Subscribe to RSS

DOI: 10.1055/a-2210-7777
Die Bedeutung spezifischer studienbedingter Anforderungen und Ressourcen für die Gesundheit und Lebenszufriedenheit von Studierenden
The Role of Specific Study-Related Demands and Resources to Student Health and Life Satisfaction- Zusammenfassung
- Abstract
- Einleitung
- Study-Demand-Resources Modell
- Methode
- Ergebnisse
- Diskussion
- Schlussfolgerung
- Fördermittel
- Literatur
Zusammenfassung
Hintergrund Studien weisen auf einen Zusammenhang zwischen Studienbedingungen und gesundheitlichen Beeinträchtigungen von Studierenden hin. Ziel war die Untersuchung des Einflusses spezifischer studienbezogener Anforderungen und Ressourcen auf die selbsteingeschätzte Gesundheit.
Methode Studierende der Technischen Universität Dresden wurden online zu ihrer Gesundheit und ihrem Studium befragt. Bezugnehmend auf das Study Demands-Resources Modell wurden deskriptive und Zusammenhangsanalysen durchgeführt.
Ergebnisse 1.312 Studierende wurden in die Untersuchungen einbezogen. Ca. ein Fünftel der Teilnehmenden gab eine geringe Lebenszufriedenheit und hohe Erschöpfung an. Zeitliche und geistige Anforderungen sind mit einer schlechteren Gesundheit, soziale Unterstützung und Zeitspielraum im Studium mit einer besseren Gesundheit verbunden. Dies wurde besonders bei einer Kombination von hohen Anforderungen und geringen Ressourcen deutlich.
Schlussfolgerung Die Ergebnisse liefern Ansatzpunkte für präventive Maßnahmen zur Stärkung der studentischen Gesundheit.
#
Abstract
Background Studies report an association between study conditions and student health outcomes. The aim was to investigate the influence of specific study-related demands and resources on self-assessed health.
Method Students of the Technical University of Dresden were surveyed online about their health and their studies. Referring to the Study Demands-Resources Model descriptive and regression analytic methods were applied.
Results 1,312 students were included in the analyses. About one-fifth of participants reported low life satisfaction and high exhaustion. Time and cognitive demands were associated with poorer health, social support and time margin in studies were linked to better health. This relationship was particularly evident with a combination of high demands and low resources.
Conclusion The results provide approaches for preventive measures to strengthen the health of students.
#
Einleitung
Das Studium ist für viele junge Menschen ein neuer Lebensabschnitt, der mit verschiedenen Herausforderungen, wie dem Auszug aus dem elterlichen Haushalt und dem selbstständigen Lernen sowie Zeitmanagement, einhergeht [1]. Viele Studierende müssen neben dem Studium zudem eine Erwerbsarbeit ausüben, um ihren Lebensunterhalt zu finanzieren [2] [3]. Die „Lebenswelt“ Hochschule stellt für viele Personen nicht nur ein Lern- und Arbeitsumfeld dar, sondern ist auch ein Ort, an dem soziale Kontakte geknüpft und gepflegt werden. Insbesondere bei persönlichen Herausforderungen kann das Sozialleben eine wichtige Ressource darstellen. [4].
Internationale Studien deuten darauf hin, dass jede dritte Person im Studium von gesundheitlichen Einschränkungen betroffen ist [4]. Besonders häufig treten offenbar psychische Beeinträchtigungen, wie anhaltende Erschöpfung im Sinne eines Burnouts, sowie Depressionen und generalisierte Angststörungen bei Studierenden auf [4] [5] [6] [7] [8]. Die Ursachen dafür werden sowohl auf persönlicher als auch auf struktureller Ebene vermutet [7] [8].
#
Study-Demand-Resources Modell
Um Einflussfaktoren auf das Wohlbefinden in der studentischen Umwelt zu identifizieren, lassen sich etablierte Modelle aus dem arbeitspsychologischen Kontext heranziehen. Das analog zum Job Demands-Resources-Modell (JD-R-Modell) von Bakker und Demerouti [9] aufgebaute Study Demands-Resources Modell (SD-R Modell) erachtet entsprechend studienbezogene Anforderungen und Ressourcen als wesentliche Faktoren für das studentische Wohlbefinden ([Abb. 1]) [9] [10]. Als studienbezogene Anforderungen werden u. a. geistige Anforderungen, Zeitdruck oder Leistungsanforderungen beschrieben, die bei hoher Ausprägung zu Erschöpfung im Sinne eines Burnouts führen können. Erschöpfung gilt im Sinne des Modells als kurzfristiger Indikator studentischer Gesundheit, der in der Folge das Wohlbefinden von Studierenden negativ beeinflussen kann (gesundheitsbeeinträchtigender Prozess). Parallel dazu können studienbezogene Ressourcen, wie soziale Unterstützung oder Handlungs- und Zeitspielräume das Engagement der Studierenden fördern bzw. das Erschöpfungserleben reduzieren und dadurch auf längere Sicht das studentische Wohlbefinden fördern (gesundheitsförderlicher Prozess) [10].


Im Arbeitskontext (JD-R Modell) konnten die angenommenen kausalen Pfade bereits in mehreren längsschnittlichen Studien bestätigt werden [11]. Im SD-R Modell werden ähnliche Zusammenhänge zwischen den Variablen angenommen, allerdings liegen hier bislang nur wenige Studien im Längsschnittdesign vor [12]. Da das SD-R Modell vergleichsweise neu ist, wurde in bisherigen Studien besonders die Reproduzierbarkeit des Modells in den Grundstrukturen angestrebt [12] [13] [14]. Das studentische Wohlbefinden wird dabei von den Autor*innen des SD-R Modells durch die Lebenszufriedenheit abgebildet, während als unmittelbare Wirkungen Erschöpfung und Engagement beschrieben werden [10]. Andere Studien nutzten die mentale Gesundheit oder die allgemeine Gesundheit als Endpunkte [13] [14]. Es liegen nur begrenzt Studien vor, die die Annahmen des Modells differenziert für spezifische studienbezogene Anforderungen und Ressourcen untersuchen [15] [16]. Ferner zeigten Forschungen im arbeitsmedizinischen Kontext, dass auch das Zusammenwirken angemessener Anforderungen und ausreichender Ressourcen einen Einfluss auf das Wohlbefinden haben kann (Job-Demand-Control-Modell (JDC)) [17] [18]. Dieses im JDC-Modell beschriebene Zusammenwirken wurde bei Studierenden bisher kaum untersucht [16].
Ziel dieser Studie ist es, die Auswirkung spezifischer studienbedingter Anforderungen und Ressourcen sowie deren Zusammenspiel auf das Wohlbefinden von Studierenden zu untersuchen. Dabei steht als Kernanalyse die Replizierbarkeit der oben beschriebenen gesundheitsbeeinträchtigenden und gesundheitsförderlichen Prozesse des SDR-Modells anhand der TUD Stichprobe im Vordergrund. Das studentische Wohlbefinden wird im Rahmen unserer Studie primär mit der studentischen Lebenszufriedenheit sowie ergänzend mit der subjektiven Gesundheit als sekundäres Outcome definiert. Zusätzlich sollen durch explorative Analysen potenzielle direkte und interaktive Zusammenhänge zwischen studienbezogenen Anforderungen, Ressourcen und dem studentischen Wohlbefinden (Lebenszufriedenheit und subjektive Gesundheit) untersucht werden.
#
Methode
Online-Befragung Studierender an der TUD – Erhebungsinstrumente
Im Rahmen des Forschungsprojektes TUDo! wurden im Jahr 2020 alle TUD-Studierenden (n=21.743) (ausgenommen Medizinische Fakultät) zu einer Online-Befragung eingeladen. Die Rekrutierung erfolgte über die universitätsinternen E-Mail-Verteiler in zwei Phasen von Juni bis Dezember, wobei initial ein umfangreiches Fragebogen-Manual und nachfolgend eine stark gekürzte Version („Ultrakurzversion“) zum Einsatz kam. Promovierende, Erasmusstudierende sowie Studierende im Urlaubssemester wurden von der Befragung ausgeschlossen. Mit etablierten und überwiegend validierten Erhebungsinstrumenten wurden soziodemografische Faktoren (Alter, Geschlecht, subjektive soziale Herkunft, Partnerschaft), allgemeine und psychische Gesundheit sowie studienbezogene Anforderungen und Ressourcen erfasst (siehe Online-Anlage 1). Es lag ein positives Votum der Ethikkommission der TUD vor (BOEK7012020).
#
Statistische Analysen
Zur Auswertung wurde SPSS (Version 28.0) verwendet. Die Stichprobencharakteristika wurden deskriptiv dargestellt. Als Kernanalyse wurden spezifische Anforderungen (geistige, zeitliche Anforderungen, Workload) und Ressourcen (Handlungs-, Zeitspielraum, soziale Unterstützung) jeweils getrennt voneinander in logistischen Regressionsmodellen auf ihren Zusammenhang mit dem studentischen Wohlbefinden (jeweils für die Outcomes Lebenszufriedenheit und subjektive Gesundheit) untersucht“. Die vorliegenden Daten zu Anforderungen und Ressourcen wurden dabei in Quartile („niedrig“ (Referenzkategorie), „eher niedrig“, „eher hoch“, „hoch“) aufgeteilt, um mögliche nichtlineare Zusammenhänge zu berücksichtigen. Die Dichotomisierung der Outcomes erfolgte anhand bewährter Cut-Off-Werte der Messinstrumente (Online-Anlage 1). In einer Mediationsanalyse in Anlehnung an Baron und Kenny [19] wurde anhand weiterer Regressionsanalysen durch Adjustierung für Erschöpfung bzw. Engagement geprüft, ob die im SD-R Modell angenommenen mediierten Beziehungen zwischen Anforderungen/Ressourcen und dem Wohlbefinden von Studierenden replizierbar sind, oder, ob auch direkte Zusammenhänge zum Wohlbefinden bestehen.
Ebenfalls mittels logistischer Regressionsanalyse wurde explorativ das Zusammenwirken studienbedingter Anforderungen und Ressourcen untersucht. Hierbei dienten die theoretischen Annahmen des JDC-Modells als Grundlage. Deshalb wurde die Kombination zeitlicher Anforderungen (dichotomisiert) sowie des Handlungsspielraum (dichotomisiert) als zentrale Faktoren in Zusammenhang mit der studentischen Lebenszufriedenheit betrachtet. Die gebildeten kategorisierten Einflussvariablen repräsentieren im Sinne des JDC-Modells verschiedene Kombinationen studienbedingter Anforderungen und Ressourcen: High Strain (hohe zeitliche Anforderungen und geringer Handlungsspielraum), aktives Studieren (hohe zeitliche Anforderungen und hoher Handlungsspielraum), passives Studieren (geringe zeitliche Anforderungen und geringer Handlungsspielraum) und Low Strain (geringe zeitliche Anforderungen und hoher Handlungsspielraum, Referenzkategorie).
Alle Analysen wurden für Alter, Geschlecht, subjektive soziale Herkunft und Partnerschaft adjustiert. Berichtet werden Odds Ratios (OR) mit 95%-Konfidenzintervallen. Als Signifikanzniveau wurde 0,05 gewählt. Ergebnisse werden dann als „grenzwertig signifikant“ erachtet, wenn das untere oder obere Konfidenzintervall 1,0 beträgt. Die Analysen wurden zusätzlich stratifiziert für das Geschlecht (Männer, Frauen) durchgeführt.
#
#
Ergebnisse
Studienpopulation
Insgesamt beteiligten sich n=2.657 Studierende (Rücklauf: 12,3%) an der Befragung. Die nachfolgenden Ergebnisdarstellungen beziehen sich auf ein Sample von n=1.312 Studierenden, da nur im umfangreichen Fragebogen-Manual alle für die Analysen relevanten Variablen enthalten waren. [Tab. 1] zeigt die soziodemographischen, studienbezogenen und gesundheitlichen Charakteristika der Studienteilnehmenden.
Deskriptive Ergebnisse zur Studienpopulation |
|||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
gesamt |
Frauen |
Männer |
|||||
n/MW |
%/SD |
n/MW |
%/SD |
n/MW |
%/SD |
p-Wert |
|
Anzahl (n) |
1312 |
100% |
746 |
56,9% |
566 |
43,1% |
|
Alter |
23,4 |
4,3 |
23,4 |
4 ,3 |
23,3 |
4,1 |
0,702 |
Subjektive Soziale Herkunft |
6,1 |
1,6 |
6,1 |
1,6 |
6,1 |
1,6 |
0,878 |
Partnerschaft (ja) |
701 |
53,5% |
471 |
63,2% |
230 |
40,6% |
<0.001 |
Fachbereiche |
|||||||
Mathematik / Naturwissenschaften |
205 |
15,6% |
140 |
68,3% |
65 |
31,7% |
<0.001 |
Geistes- und Sozialwissenschaften |
301 |
22,9% |
247 |
82,1% |
54 |
17,9% |
|
Ingenieurwissenschaften |
360 |
27,4% |
103 |
28,6% |
257 |
71,4% |
|
Bau und Umwelt |
366 |
27,9% |
198 |
54,1% |
168 |
45,9% |
|
Sonstiges |
80 |
6,1% |
58 |
72,5% |
22 |
27,5% |
|
Anzahl Hochschulsemester |
6,9 |
3,9 |
6,9 |
3 ,9 |
639 |
3,9 |
0,749 |
Zeitlicher Aufwand |
33,9 |
13,0 |
34,6 |
12,7 |
33,0 |
13,5 |
0,052 |
Anzahl Leistungsnachweise (Workload) |
6,2 |
3,5 |
6,5 |
3,8 |
5,9 |
3,1 |
|
Studienabschluss |
|||||||
Bachelor |
378 |
28,8% |
226 |
30,3% |
152 |
26,9% |
<0.001 |
Master |
205 |
15,6% |
137 |
18,4% |
68 |
12,0% |
|
Diplom |
454 |
34,6% |
165 |
22,1% |
289 |
51,1% |
|
Staatsexamen |
275 |
21,0% |
218 |
29,2% |
57 |
10,1% |
|
Geistige Anforderungen (MW) |
4,3 |
0,9 |
4,3 |
0,8 |
4,3 |
0,9 |
0,737 |
Niedrig |
388 |
32,0% |
213 |
30,8% |
175 |
33,5% |
0,154 |
Eher niedrig |
236 |
19,5% |
150 |
21,7% |
86 |
16,5% |
|
Eher hoch |
339 |
27,9% |
189 |
27,4% |
150 |
28,7% |
|
hoch |
250 |
20,6% |
139 |
20,1% |
111 |
21,3% |
|
Soziale Unterstützung d. Studierende (MW) |
3,7 |
1,3 |
3,8 |
1,3 |
3,6 |
1,3 |
0,015 |
Niedrig |
373 |
28,5% |
207 |
27,9% |
166 |
29,3% |
0,114 |
Eher niedrig |
296 |
22,6% |
155 |
20,9% |
141 |
24,9% |
|
Eher hoch |
360 |
27,5% |
207 |
27,9% |
153 |
27,0% |
|
hoch |
280 |
21,4% |
174 |
23,4% |
106 |
18,67% |
|
Soziale Unterstützung d. Lehrende (MW) |
3,3 |
1,1 |
3,4 |
1,1 |
3,2 |
1,1 |
<0.001 |
Niedrig |
383 |
31,4% |
189 |
27,1% |
194 |
37,0% |
0,002 |
Eher niedrig |
198 |
16,2% |
116 |
16,6% |
82 |
15,6% |
|
Eher hoch |
333 |
27,3% |
198 |
28,4% |
135 |
25,8% |
|
hoch |
307 |
25,1% |
194 |
27,8% |
113 |
21,6% |
|
Handlungsspielraum (MW) |
3,1 |
0,9 |
3,1 |
0,8 |
3,1 |
0,9 |
0,806 |
Niedrig |
408 |
31,3% |
226 |
30,5% |
182 |
32,3% |
0,524 |
Eher niedrig |
268 |
20,5% |
163 |
22,0% |
105 |
18,7% |
|
Eher hoch |
319 |
24,4% |
178 |
24,0% |
141 |
25,0% |
|
hoch |
310 |
23,8% |
175 |
23,6% |
135 |
24,0% |
|
Zeitspielraum (MW) |
3,3 |
1,1 |
3,4 |
1,1 |
3,2 |
1,1 |
<0.001 |
Niedrig |
341 |
26,0% |
208 |
27,96% |
133 |
23,5% |
0,024 |
Eher niedrig |
369 |
28,1% |
218 |
29,3% |
151 |
26,7% |
|
Eher hoch |
339 |
25,9% |
190 |
25,5% |
149 |
26,3% |
|
hoch |
262 |
20,2% |
129 |
17,3% |
133 |
23,5% |
|
Hohes Studentisches Engagement |
465 |
35,5% |
262 |
35,2% |
203 |
35,9% |
0,775 |
Hohe Erschöpfung |
315 |
24,0% |
197 |
26,4% |
118 |
20,8% |
0,02 |
Lebenszufriedenheit |
24,8 |
6,3 |
25,2 |
6,2 |
24,2 |
6,3 |
0,009 |
Unzufrieden bis neutral |
300 |
23,0% |
159 |
21,5% |
141 |
25,0% |
0,132 |
Eher zufrieden bis extrem zufrieden |
1005 |
77,0% |
582 |
78,5% |
423 |
75,0% |
|
Subjektive Gesundheit |
|||||||
Sehr schlecht bis mittelmäßig |
205 |
15,9% |
136 |
18,5% |
69 |
12,5% |
0,003 |
Gut bis sehr gut |
1081 |
84,1% |
598 |
9,5% |
483 |
87,5% |
MW=Mittelwert; SD=Standardabweichung, n=Anzahl.
Es nahmen mehr Frauen (56,3%; n=746) als Männer teil. 12 Personen (0,9%) ordneten sich der Geschlechtsbezeichnung „divers“ zu[1]. Die Teilnehmenden waren im Mittel 23,4 Jahre alt (Range: 18–52 Jahre; SD: 4,3). Etwa die Hälfte (53,7%; n=710) gab an sich in einer festen Partnerschaft zu befinden. Die mittlere subjektive soziale Herkunft lag auf der 10-stufigen Skala mit 6,0 (SD: 1,6; Range: 1–10) etwas über dem Mittel. Die relative Verteilung der Teilnehmenden auf die Fachbereiche entsprach in etwa der Gesamtverteilung an der TUD, wobei Studierende der Ingenieurswissenschaften (27,3%; n=361) und Bau und Umwelt (27,6%; n=366) am häufigsten vertreten waren. Die Studierenden befanden sich durchschnittlich im sechsten Hochschulsemester (SD: 4,0).
#
Studentisches Wohlbefinden
Die Studierenden schätzten ihren allgemeinen Gesundheitszustand überwiegend als „gut“ (49,7%; n=652) oder „sehr gut“ (33,5%; n=439) ein und gaben größtenteils eine eher hohe Lebenszufriedenheit (76,8%; n=1.011) an. Frauen berichteten im Vergleich zu Männern deutlich häufiger einen schlechteren Gesundheitszustand (w: 18,5% (n=136) vs. m: 12,5% (n=69); p=0,003) jedoch durchschnittlich eine höhere Lebenszufriedenheit (w: MW 25,2 (SD:6,3) vs. m: MW 24,2 (SD:6,3); p=0,009). In Bezug auf das Erschöpfungserleben im Sinne von Burnout befanden sich 24,0% (n=315) der Befragten im oberen Terzil der Skala, welches anhand der Summenwerte der Population als „hohe Erschöpfung“ kategorisiert wurde. Frauen waren deutlich häufiger von hoher Erschöpfung betroffen als Männer (w: 26,4% (n=197) vs. m: 20,8% (n=118); p=0,02). Die Studierenden wiesen mit einem Mittelwert von 3,1 (SD: 1,0) auf der sechsstufigen Skala ein moderates Maß studentischen Engagements auf. Etwa ein Drittel (34,5%; n=453) der befragten Personen zeigte ein "eher hohes" studentisches Engagement (MW > 3,5).
#
Studienbezogene Anforderungen und Ressourcen
Die Auswertung der geistigen Anforderungen ergab einen mittleren Score von 4,3 (SD: 0,9). Bei 20,6% (n=250) lag der Score bei ≥5,0 („eher hohe“ geistige Anforderungen). In Bezug auf den Workload hatten die teilnehmenden Personen im laufenden Semester durchschnittlich sechs Leistungsnachweise (SD: 3,5; Spannweite: 0–25) zu erbringen, wobei sich die obere Quartilsgrenze (75%-Quartil) bei acht Leistungsnachweisen befand. Frauen gaben an etwas mehr Leistungsnachweise absolvieren zu müssen als Männer (w: 6,5 (SD: 3,8); m: 5,9 (SD: 3,1) p=0,03). Die zeitlichen Anforderungen für den Besuch von Lehrveranstaltungen und Selbststudium lagen bei den befragten Studierenden im Mittel bei 33,9 Stunden (SD: 13,0). Es gab keine deutlichen geschlechtsspezifischen Unterschiede hinsichtlich der zeitlichen und geistigen Anforderungen.
Bei der Auswertung der wahrgenommenen Ressourcen im Studium erreichte die Dimension „Soziale Unterstützung durch Studierende“ die höchste Ausprägung mit einem Mittelwert von 3,7 (SD: 1,3), was als „häufig“ zu interpretieren ist. Die Dimensionen „Zeitspielraum“ (MW: 3,6; SD: 1,0), „Soziale Unterstützung durch Lehrende“ (MW: 3,3; SD: 1,1) und „Handlungsspielraum“ (MW: 3,1; SD: 0,9) wurde von den teilnehmenden Studierenden vergleichsweise etwas seltener erlebt. Frauen berichteten deutlich häufiger von einer hohen Unterstützung durch Lehrende (27,8% (n=194) vs. 21.6% (n=113); p=0,002), während Männer deutlich häufiger von einem hohen Zeitspielraum berichteten (w: 17,3% (n=129) vs. m: 23,5% (n=133); p=0,024).
#
Studienbezogene Anforderungen und Ressourcen im Zusammenhang mit Gesundheit und Lebenszufriedenheit
Die Ergebnisse zum Zusammenhang zwischen Anforderungen und schlechter Gesundheit bzw. geringer Lebenszufriedenheit sind in [Tab. 2] dargestellt, die entsprechenden Zusammenhangsanalysen zu studienbezogenen Ressourcen in [Tab. 3]. Die Ergebnisse der geschlechtsspezifischen Analysen sind in der Online-Anlage 2 nachzuvollziehen.
Erschöpfung |
schlechte Gesundheit |
+ adj. für Erschöpfung |
geringe Lebens-zufriedenheit |
+ adj. für Erschöpfung |
Engagement |
|
---|---|---|---|---|---|---|
OR (95% KI) |
OR (95% KI) |
adj. OR (95% KI) |
OR (95% KI) |
adj. OR (95% KI) |
OR (95% KI) |
|
zeitliche Anforderungen |
||||||
niedrig |
1,0 - |
1,0 - |
1,0 - |
1,0 - |
1,0 - |
1,0 - |
eher niedrig |
0,8 (0,5–1,2) |
1,0 (0,6–1,5) |
1,0 (0,6–1,7) |
1,1 (0,7–1,6) |
1,1 (0,7–1,7) |
1,4 (1,0–2,0) |
eher hoch |
1,1 (0,7–1,7) |
0,7 (0,5–1,2) |
0,6 (0,4–1,1) |
1,3 (0,8–1,9) |
1,2 (0,7–1,8) |
1,5 (1,1–2,2) |
hoch |
1,8 (1,2–2,7) |
0,9 (0,6–1,4) |
0,7 (0,4–1,1) |
1,5 (1,0–2,2) |
1,1 (0,7–1,8) |
2,0 (1,4–2,9) |
Workload |
||||||
niedrig |
1,0 - |
1,0 - |
1,0 - |
1,0 - |
1,0 - |
1,0 - |
eher niedrig |
1,0 (0,7–1,5) |
0,8 (0,5–1,2) |
0,8 (0,5–1,2) |
0,9 (0,6–1,2) |
0,9 (0,6–1,3) |
1,5 (1,1–2,1) |
eher hoch |
0,8 (0,6–1,2) |
0,7 (0,4–1,0) |
0,7 (0,4–1,1) |
0,7 (0,5–1,0) |
0,7 (0,5–1,0) |
1,3 (0,9–1,8) |
hoch |
1,3 (0,9–1,8) |
0,6 (0,4–0,9) |
0,5 (0,3–0,9) |
0,8 (0,5–1,2) |
0,7 (0,5–1,0) |
1,5 (1,1–2,2) |
geistige Anforderungen |
||||||
niedrig |
1,0 - |
1,0 - |
1,0 - |
1,0 - |
1,0 - |
1,0 - |
eher niedrig |
1,1 (0,7–1,7) |
1,1(0,7–1,8) |
1,1 (0,7–1,7) |
0,8 (0,6–1,3) |
0,8 (0,5–1,3) |
1,9 (1,3–2,7) |
eher hoch |
1,8 (1,3–2,6) |
1,0 (0,7–1,6) |
0,9 (0,6–1,3) |
0,8 (0,5–1,1) |
0,6 (0,4–0,9) |
2,3 (1,6–3,1) |
hoch |
2,5 (1,7–3,6) |
1,3 (0,8–2,0) |
1,0 (0,6–1,5) |
1,5 (1,0–2,1) |
1,0 (0,7–1,5) |
3,0 (2,1–4,3) |
OR=Odds Ratio, KI=Konfidenzintervall, adj.=adjustiert; Kontrollvariablen: Alter, Geschlecht, subjektive soziale Herkunft, Partnerschaft; Mediationsanalyse=kursiv)
Engagement |
schlechte Gesundheit |
+ adj. für Engagement |
geringe Lebens-zufriedenheit |
+ adj. für Engagement |
Erschöpfung |
|
---|---|---|---|---|---|---|
OR (95% KI) |
OR (95% KI) |
Adj. OR (95% KI) |
OR (95% KI) |
Adj. OR (95 KI) |
OR (95% KI) |
|
Handlungsspielraum |
||||||
niedrig |
1,0 - |
1,0 - |
1,0 - |
1,0 - |
1,0 - |
1,0 - |
eher niedrig |
1,1 (0,7–1,5) |
0,9 (0,6–1,4) |
1,0 (0,7–1,5) |
0,7 (0,5–1,1) |
0,8 (0,6–1,2) |
0,8 (0,6–1,2) |
eher hoch |
2,0 (1,4–2,8) |
0,7 (0,5–1,1) |
0,8 (0,6–1,3) |
0,5 (0,3–0,7) |
0,6 (0,4–0,9) |
0,4 (0,3–0,6) |
hoch |
4,0 (2,9–5,5 ) |
0,7 (0,4–1,0) |
0,9 (0,6–1,4) |
0,4 (0,3–0,6) |
0,7 (0,5–1,0) |
0,4 (0,3–0,6) |
Zeitspielraum |
||||||
niedrig |
1,0 - |
1,0 - |
1,0 - |
1,0 - |
1,0 - |
1,0 - |
eher niedrig |
1,4 (1,0–1,9) |
0,8 (0,5–1,2) |
0,9 (0,6–1,3) |
0,7 (0,5–1,0) |
0,8 (0,6–1,2) |
0,3 (0,2–0,5) |
eher hoch |
1,9 (1,3–2,6) |
0,5 (0,3–0,8) |
0,6 (0,4–0,9) |
0,4 (0,3–0,6) |
0,5 (0,3–0,7) |
0,2 (0,1–0,2) |
hoch |
2,9 (2,0–4,1) |
0,5 (0,3–0,8) |
0,6 (0,3–0,9) |
0,4 (0,2–0,6) |
0,5 (0,3–0,8) |
0,1 (0,0–0,1) |
soziale Unterstützung durch Lehrende |
||||||
niedrig |
1,0 - |
1,0 - |
1,0 - |
1,0 - |
1,0 - |
1,0- |
eher niedrig |
1,2 (0,8–1,9) |
1,0 (0,7–1,6) |
1,1 (0,7–1,7) |
1,1 (0,7–1,7) |
0,7 (0,5–1,0) |
0,5 (0,3–0,8) |
eher hoch |
2,9 (2,0–4,0) |
0,5 (0,3–0,8) |
0,6 (0,4–1,0) |
0,6 (0,4–1,0) |
0,5 (0,4–0,7) |
0,4 (0,3–0,6) |
hoch |
4,3 (3,1–6,1) |
0,5 (0,3–0,8) |
0,7 (0,4–1,0) |
0,7 (0,4–1,0) |
0,4 (0,3–0,6) |
0,4 (0,3–0,5) |
soziale Unterstützung durch Studierende |
||||||
niedrig |
1,0 - |
1,0 - |
1,0 - |
1,0 - |
1,0 - |
1,0 - |
eher niedrig |
1,5 (1,1–2,2) |
0,6 (0,4–0,9) |
0,7 (0,5–1,1) |
0,7 (0,5–1,1) |
0,7 (0,5–1,0) |
0,7 (0,5–1,0) |
eher hoch |
2,2 (1,6–3,1) |
0,6 (0,4–0,9) |
0,7 (0,5–1,0) |
0,7 (0,5–1,0) |
0,4 (0,2–0,5) |
0,5 (0,3–0,7) |
hoch |
3,5 (2,5–5,0) |
0,3 (0,2–0,5) |
0,4 (0,2–0,7) |
0,4 (0,2–0,7) |
0,3 (0,2–0,4) |
0,4 (0,2–0,5) |
OR=Odds Ratio, KI=Konfidenzintervall, adj.=adjustiert; Kontrollvariablen: Alter, Geschlecht, subjektive soziale Herkunft, Partnerschaft; Mediationsanalyse=kursiv.
Hohe studienbezogene Anforderungen im Sinne von hohen zeitlichen (OR=1,5; 95%-KI 1,0 − 2,2) und hohen geistigen Anforderungen (OR=1,5; 95%-KI 1,0 − 2,1) zeigten einen statistisch (grenzwertig) signifikanten Zusammenhang mit einer geringen Lebenszufriedenheit, nicht allerdings mit einer schlechten Gesundheit. Es fand sich ein monotoner Anstieg der OR mit den zeitlichen Anforderungen (positive Expositions-Risiko-Beziehung). Bei einem hohen Workload als dritter Dimension hoher studienbezogener Anforderungen zeigte sich demgegenüber tendenziell seltener eine geringe Lebenszufriedenheit und statistisch signifikant seltener eine schlechte Gesundheit. Weiterhin waren hohe zeitliche Anforderungen und hohe geistige Anforderungen deutlich mit hoher Erschöpfung assoziiert (zeitlich: OR=1,8; 95%-KI 1,2 − 2,7; geistig (OR=2,5; 95%-KI 1,7 − 3,6). Bei zusätzlicher Adjustierung für Erschöpfung im Rahmen der Mediationsanalyse ([Tab. 2], Kursivdruck) zeigte sich kein „direkter“ Zusammenhang zwischen studienbezogenen Anforderungen und der Lebenszufriedenheit mehr. Es fand sich ein deutlich positiver Zusammenhang zwischen allen drei genannten studienbezogenen Anforderungen und einem hohen studentischen Engagement ([Tab. 2]).
Hohe studienbezogenen Ressourcen im Sinne eines hohen Handlungs- oder Zeitspielraums, sowie einer hohen sozialen Unterstützung durch Lehrende und Studierende waren mit statistisch signifikant verringerten Risikoschätzern für eine geringe Lebenszufriedenheit wie für eine schlechte allgemeine Gesundheit verbunden ([Tab. 3]). Als Ausdruck entsprechender Expositions-Risiko-Beziehungen verstärkten sich die Zusammenhänge mit steigenden studienbezogenen Ressourcen. Hohe Ressourcen waren deutlich mit einem hohen studentischen Engagement verbunden. Bei Adjustierung für studentisches Engagement im Rahmen der Mediationsanalyse blieben die Zusammenhänge zwischen studienbezogenen Ressourcen und geringer Lebenszufriedenheit bzw. schlechter allgemeiner Gesundheit überwiegend erhalten. Bei hohen Handlungsspielräume fanden sich erheblich seltener Erschöpfungssymptome ([Tab. 3]).
#
Zusammenwirken von Anforderungen und Ressourcen
Die Kombination von hohen studienbezogenen (zeitlichen) Anforderungen und geringen Ressourcen (Handlungsspielraum) war deutlich mit einer geringen Lebenszufriedenheit verbunden („High Strain“ OR=2,3; 95%-KI 1,5 − 3,4; siehe [Abb. 2]). Für eine „passive“ Studierkonstellation mit geringen Anforderungen und geringem Handlungsspielraum zeigte sich ein statistisch grenzwertig erhöhter Effektschätzer für eine geringere Lebenszufriedenheit (OR=1,5; 95%-KI 1,0 − 2,3). Eine „aktive“ Studierkonstellation mit hohen Anforderungen und hohem Handlungsspielraum wies keinen Zusammenhang mit einer geringen Lebenszufriedenheit auf.


#
Geschlechtsspezifische Analysen
Insgesamt waren in den geschlechtsspezifischen Analysen die Ergebnisse für männliche und weibliche Studierende vergleichbar (siehe Online-Anlage 2). Allerdings zeigte sich der oben beschriebene negative Zusammenhang zwischen einem hohen Workload und einer geringen Lebenszufriedenheit nur bei männlichen, nicht bei weiblichen Studierenden (w: OR=1,1 95%-KI: 0,7–1,9; vs. m: OR=0,5 95%-KI: 0,3–0,9). Der Zusammenhang zwischen sozialer Unterstützung und Wohlbefinden (Lebenszufriedenheit wie allgemeine Gesundheit) war bei weiblichen Studierenden etwas deutlicher ausgeprägt als bei männlichen Studierenden.
#
#
Diskussion
In der vorliegenden Befragungsstudie bei Studierenden der TUD zeigen sich Zusammenhänge einer geringeren Lebenszufriedenheit mit hohen zeitlichen sowie geistigen Anforderungen und mit geringen studienbezogenen Ressourcen (Handlungsspielraum, zeitlicher Spielraum und soziale Unterstützung). Auch Erschöpfung und Engagement sind mit den vorgenannten Faktoren verbunden; der Zusammenhang zwischen hohen Anforderungen und geringer Lebenszufriedenheit erklärt sich teilweise durch die wahrgenommene Erschöpfung. Die Kombination zwischen hohen Anforderungen und geringem Handlungsspielraum weist einen besonders deutlichen Zusammenhang mit einer geringeren Lebenszufriedenheit auf.
Als eine wichtige Einschränkung der vorliegenden Untersuchung sind die niedrige Response und ein damit nicht auszuschließender Selektions-Bias zu nennen. Die erschwerte Erreichbarkeit der Zielpopulation wurde auch in anderen Studien aufgezeigt und stellt ein häufiges Problem im Forschungsfeld der Studierendengesundheit dar [20]. Durch die geringe Beteiligung der angesprochenen Personen ist die Übertragbarkeit der Ergebnisse auf die Gesamtpopulation nur eingeschränkt möglich. Unsere Studienteilnehmenden weisen jedoch vergleichbare soziodemografische Merkmale auf wie die Gesamtstudierendenpopulation an der TU Dresden (abgesehen von einer Überrepräsentierung weiblicher Studierender in der vorliegenden Studie (56,3%) gegenüber der Gesamtzahl (45,2%).
Die hier dargestellten Ergebnisse zu den gesundheitlichen Outcomes (Gesundheit, Lebenszufriedenheit, Erschöpfung und Engagement) beruhen auf validierten Erhebungsinstrumenten. Die zur Erfassung der Anforderungen und Ressourcen verwendeten Instrumente wurden bereits häufig in ähnlichen Befragungen genutzt [21] [22] und wiesen bei internen Prüfungen eine gute psychometrische Qualität auf. Generell ist durch die befragungsbasierte Erhebung von Einflussfaktoren wie Outcomes ein „Common Method“-Bias nicht auszuschließen.
Die vorliegenden Regressionsanalysen untersuchten die direkten und indirekten Beziehungen zwischen spezifischen Anforderungen, Ressourcen und dem Wohlbefinden. Obwohl die einzelnen Anforderungen und Ressourcen inhaltlich verwandt sind, wiesen die Korrelationsanalysen der unabhängigen Variablen nur schwache Verbindungen auf (Korrelationskoeffizienten: r=0,01–0,45). Aufgrund des teilweise explorativen Charakters der Auswertungen wurde trotz der Vielzahl an Analysen auf eine Korrektur für multiples Testen verzichtet.
Wenn es um die Ableitung von „Wirkmodellen“ geht, ist das eingesetzte querschnittliche Design dem Risiko einer reversen Kausalität ausgesetzt. Insofern darf etwa der gefundene negative Zusammenhang zwischen einem hohen Workload (also einer hohen Zahl absolvierter Leistungsnachweise) und einer schlechten Gesundheit nicht dahingehend interpretiert werden, dass ein hoher Workload die Gesundheit schützt. Vielmehr könnte – als plausiblerer Erklärungsansatz – eine schlechte Gesundheit im Sinne einer reversen Kausalität die Zahl der absolvierten Leistungsnachweise, also den Workload, verringern. Wenn im Folgenden dennoch (letztlich kausal gedachte) Wirkmodelle diskutiert werden, so bedürfen diese noch der Bestätigung durch längsschnittliche Untersuchungen.
Studentisches Wohlbefinden und studienbezogene Anforderungen und Ressourcen
Die Ergebnisse zur gesundheitlichen Situation der TUD-Studierenden stehen grundsätzlich im Einklang mit den Ergebnissen einer deutschlandweiten Studierendenbefragung, in der ähnliche Messinstrumente verwendet wurden [22]. Allerdings ist bei diesem Vergleich zu beachten, dass die Befragung der TUD-Studierenden während der Coronavirus-Pandemie durchgeführt wurde. Die Studienbedingungen waren in dieser Zeit von Fernlehre und Einschränkungen durch Schutzmaßnahmen geprägt, dies könnte die Angaben der teilnehmenden Studierenden beeinflusst haben.
Anhand der Ergebnisse der Studie lassen sich die Grundannahmen des SD-R Modells überwiegend replizieren. Hierzu zählt auch der mediierende Effekt von Erschöpfung auf den Zusammenhang zwischen hohen Anforderungen und einer geringeren Lebenszufriedenheit. Allerdings wird in unserer Analyse nicht der gesamte „Effekt“ hoher Anforderungen über die wahrgenommene Erschöpfung vermittelt. Den mediierenden Effekt des studentischen Engagements auf den Zusammenhang zwischen studienbezogenen Ressourcen und Lebenszufriedenheit können wir in unserer Analyse dagegen nicht bestätigen.
Bei der Betrachtung spezifischer Anforderungsfaktoren ist der Zusammenhang hoher zeitlicher und geistiger Anforderungen mit einer geringeren Lebenszufriedenheit etwa gleich stark ausgeprägt. Ein hoher Workload als weitere spezifische Anforderung steht in unserer Untersuchung nicht in Zusammenhang mit einem eingeschränkten Wohlbefinden (siehe hierzu auch die obigen Ausführungen zur reversen Kausalität). Demgegenüber wird eine hohe Zahl zu absolvierender Prüfungsleistungen in anderen Studien als häufige Ursache für Stress genannt [23]. Von den untersuchten spezifischen Ressourcen hängt soziale Unterstützung durch Mitstudierende und Zeitspielraum besonders deutlich mit dem Wohlbefinden zusammen. Dieses Ergebnis steht im Einklang mit weiteren Studien zu studienbezogenen Ressourcen [4] [24]. Ebenfalls finden sich für die Zusammenhänge von Handlungsspielraum und sozialer Unterstützung durch Lehrende mit dem Wohlbefinden von Studierenden ähnliche Studienergebnisse [21] [25].
Über die im SD-R Modell von Lesener et al. [10] postulierten gesundheitsbeeinträchtigenden Pfade hinaus können wir unmittelbare – nicht durch Erschöpfung bzw. Engagement vermittelte – Zusammenhänge zwischen hohen Anforderungen bzw. hohen Ressourcen und der studentischen Lebenszufriedenheit finden. Weiterhin können wir auch einen Zusammenhang zwischen hohen Anforderungen und einem hohen Engagement aufzeigen. Dementsprechend lässt sich das postulierte Wirkmodell auf der Grundlage der vorliegenden Studienergebnisse erweitern (siehe [Abb. 3]).


Es ließen sich nur geringe geschlechtsspezifische Unterschiede in Bezug auf die Zusammenhänge von studienbezogenen Anforderungen und Ressourcen und dem Wohlbefinden feststellen. Zwar können wir im Einklang mit dem aktuellen Forschungsstand die vergleichsweise höhere Prävalenz von psychischen Beeinträchtigungen unter weiblichen Studierenden bestätigen [4], allerdings finden sich keine belastbaren Hinweise auf substanzielle geschlechtsspezifische Wirkunterschiede von studienbezogen Anforderungen und Ressourcen. In der Literatur gibt es lediglich vereinzelte Hinweise darauf, dass der positive Zusammenhang von sozialer Unterstützung und Wohlbefinden vermehrt bei weiblichen Studierenden auftritt [26] [27]. Dies korrespondiert mit unseren Ergebnissen der geschlechtsspezifischen Analysen (siehe Online-Anlage 2).
Als neuer Aspekt wurde im Rahmen der vorliegenden Studie das Zusammenwirken studienbezogener Anforderungen und Ressourcen untersucht. Es konnte eine deutlich geringere Lebenszufriedenheit bei Studierenden gefunden werden, die hohen Anforderungen in Kombination mit geringen Ressourcen ausgesetzt waren. Zu ähnlichen Ergebnissen kommen Untersuchungen im Berufsleben basierend auf dem JDC-Modell. Demnach weisen Beschäftigte in High-Strain-Tätigkeiten ein deutlich erhöhtes Risiko für psychische Erkrankungen und Herz-Kreislauf-Erkrankungen auf [18]. Unser analoger Fund bei Studierenden sollte in längsschnittlichen Studien vertiefend untersucht werden. Das S D-R Modell lässt sich somit auch mit der Assoziation von Anforderungen und Ressourcen erweitern ([Abb. 3]).
#
#
Schlussfolgerung
Das erweiterte SD-R Modell stellt ein geeignetes Rahmenkonzept dar, um studienbezogene Einflussfaktoren auf das Wohlbefinden der Studierenden zu identifizieren. Es bietet wichtige Ansatzpunkte für präventive Maßnahmen im studentischen Gesundheitsmanagement, wie die Vermeidung überhöhter zeitlicher Anforderungen und die Förderung von sozialen Angeboten. Besondere Beachtung sollte den "Kombinationsbelastungen" geschenkt werden, die hohe Anforderungen und geringe Handlungsspielräume bzw. mangelnde soziale Unterstützung beinhalten. Mögliche Maßnahmen könnten eine flexible Studiengestaltung besonders im Hinblick auf die Studien und Prüfungsorganisation sein, um – trotz bestehender studienbedingter Anforderungen – Belastungsspitzen zeitlich zu entzerren und gleichzeitig den wahrgenommenen Handlungsspielraum zu stärken.
Konsequenzen für Klinik und Praxis
-
Hohe Anforderungen im Studium stellen eine Belastung für das Wohlbefinden von Studierenden dar, insbesondere, wenn sie in Kombination mit geringen studienbezogenen Ressourcen auftreten.
-
Die Vermeidung von überhöhten zeitlichen Anforderungen sowie die Schaffung von Angeboten zum Zeitmanagement sollten zusammen mit dem Ausbau von sozialen Angeboten im universitären Kontext vermehrt in den Fokus eines universitären Gesundheitsmanagements gerückt werden.
-
Eine flexible Studiengestaltung könnte hilfreich sein, um Belastungsspitzen zeitlich zu entzerren und gleichzeitig den wahrgenommenen Handlungsspielraum von Studierenden zu stärken.
#
#
Fördermittel
AOK PLUS
#
#
Interessenkonflikt
Die Autorinnen/Autoren geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.
1 Aufgrund der niedrigen Fallzahlen wurden diverse Personen aus den weiteren Analysen ausgeschlossen.
* geteilte Erstautorenschaft
-
Literatur
- 1 Arnett JJ. Emerging adulthood. A theory of development from the late teens through the twenties. Am Psychol 2000; 55: 469-480
- 2 Multrus F, Majer S, Bargel T. et al. Studiensituation und studentische Orientierungen: 13. Studierendensurvey an Universitäten und Fachhochschulen. Berlin: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF); 2017
- 3 Middendorff E, Apolinarski B, Becker K. et al. Die wirtschaftliche und soziale Lage der Studierenden in Deutschland 2016. 21. Sozialerhebung des Deutschen Studentenwerks – durchgeführt vom Deutschen Zentrum für Hochschul- und Wissenschaftsforschung. Berlin: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF); 2017
- 4 Auerbach RP, Mortier P, Bruffaerts R. et al. WHO World Mental Health Surveys International College Student Project: Prevalence and distribution of mental disorders. J Abnorm Psychol 2018; 127: 623-638
- 5 Kaggwa MM, Kajjimu J, Sserunkuma J. et al. Prevalence of burnout among university students in low- and middle-income countries: A systematic review and meta-analysis. PLoS ONE 2021; 16: e0256402
- 6 Rosales-Ricardo Y, Rizzo-Chunga F, Mocha-Bonilla J. et al. Prevalence of burnout syndrome in university students: A systematic review. Salud Ment 2021; 44: 91-102
- 7 Yang L, Yuan J, Sun H. et al. Influencing factors of depressive symptoms among undergraduates: A systematic review and meta-analysis. PLoS ONE 2023; 18: e0279050
- 8 Du Toit A, Thomson R, Page A. A systematic review and meta-analysis of longitudinal studies of the antecedents and consequences of wellbeing among university students. Int J Wellbeing 2022; 12: 163-206
- 9 Bakker AB, Demerouti E. The Job Demands-Resources model: state of the art. J Manag Psychol 2007; 22: 309-328
- 10 Lesener T, Pleiss LS, Gusy B. et al. The Study Demands-Resources Framework: An Empirical Introduction. Int J Environ Res Public Health 2020; 17: 5183
- 11 Lesener T, Gusy B, Wolter C. The job demands-resources model: A meta-analytic review of longitudinal studies. Work Stress 2019; 33: 76-103
- 12 van Zyl LE, Rothmann S, Zondervan-Zwijnenburg MAJ. Longitudinal Trajectories of Study Characteristics and Mental Health Before and During the COVID-19 Lockdown. Front Psychol 2021; 12: 633533
- 13 Wei C, Ma Y, Ye J-H. et al. First-Year College Students’ Mental Health in the Post-COVID-19 Era in Guangxi, China: A Study Demands-Resources Model Perspective. Front Public Health 2022; 10: 906788
- 14 Mülder LM, Schimek S, Werner AM. et al. Distinct Patterns of University Students Study Crafting and the Relationships to Exhaustion, Well-Being, and Engagement. Front Psychol 2022; 13: 895930
- 15 Schmiedl A, Schulte E-M, Kauffeld S. The Demands-Buffering Role of Perceived and Received Social Support for Perceived Stress and Cortisol Levels. Eur J Health Psychol 2022; 29: 175-186
- 16 Kim S, Kim H, Park EH. et al. Applying the demand–control–support model on burnout in students: A meta-analysis. Psychol Sch 2021; 58: 2130-2147
- 17 Karasek RA. Job Demands, Job Decision Latitude, and Mental Strain: Implications for Job Redesign. Adm Sci Q 1979; 24: 285
- 18 Seidler A, Schubert M, Freiberg A. et al. Psychosocial occupational exposures and mental illness – a systematic review with meta-analyses. Dtsch Arztebl Int 2022;
- 19 Baron RM, Kenny DA. The moderator–mediator variable distinction in social psychological research: Conceptual, strategic, and statistical considerations. J Pers Soc Psychol 1986; 51: 1173-1182
- 20 Brandt G, de Vogel S. Hrsg. Survey-Methoden in der Hochschulforschung. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden; 2022
- 21 Wörfel F, Gusy B, Lohmann K. et al. Mental health problems among university students and the impact of structural conditions. J Public Health 2016; 24: 125-133
- 22 Grützmacher J, Gusy B, Lesener T. et al. Gesundheit Studierender in Deutschland 2017. Ein Kooperationsprojekt zwischen dem Deutschen Zentrum für Hochschul- und Wissenschaftsforschung, der Freien Universität Berlin und der Techniker Krankenkasse. 2018
- 23 Grobe T, Steinmann S. Gesundheitsreport 2015 – Gesundheit von Studierenden. Veröffentlichungen zum Betrieblichen Gesundheitsmanagement der TK. Techniker Krankenkasse: Hamburg. 2017
- 24 Donnelly D, Kovar SE, Fisher D. The Mediating Effects of Time Management on Accounting Students’ Perception of Time Pressure, Satisfaction with the Major, and Academic Performance. SSRN Journal 2005;
- 25 Leupold CR, Lopina EC, Erickson J. Examining the Effects of Core Self-Evaluations and Perceived Organizational Support on Academic Burnout Among Undergraduate Students. Psychol Rep 2020; 123: 1260-1281
- 26 Verger P, Combes J-B, Kovess-Masfety V. et al. Psychological distress in first year university students: socioeconomic and academic stressors, mastery and social support in young men and women. Soc Psychiat Epidemiol 2009; 44: 643-650
- 27 Graves BS, Hall ME, Dias-Karch C. et al. Gender differences in perceived stress and coping among college students. PLoS ONE 2021; 16: e0255634
Korrespondenzadresse
Publication History
Received: 17 May 2023
Accepted: 12 October 2023
Article published online:
20 December 2023
© 2023. The Author(s). This is an open access article published by Thieme under the terms of the Creative Commons Attribution-NonDerivative-NonCommercial-License, permitting copying and reproduction so long as the original work is given appropriate credit. Contents may not be used for commercial purposes, or adapted, remixed, transformed or built upon. (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).
Georg Thieme Verlag
Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart,
Germany
-
Literatur
- 1 Arnett JJ. Emerging adulthood. A theory of development from the late teens through the twenties. Am Psychol 2000; 55: 469-480
- 2 Multrus F, Majer S, Bargel T. et al. Studiensituation und studentische Orientierungen: 13. Studierendensurvey an Universitäten und Fachhochschulen. Berlin: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF); 2017
- 3 Middendorff E, Apolinarski B, Becker K. et al. Die wirtschaftliche und soziale Lage der Studierenden in Deutschland 2016. 21. Sozialerhebung des Deutschen Studentenwerks – durchgeführt vom Deutschen Zentrum für Hochschul- und Wissenschaftsforschung. Berlin: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF); 2017
- 4 Auerbach RP, Mortier P, Bruffaerts R. et al. WHO World Mental Health Surveys International College Student Project: Prevalence and distribution of mental disorders. J Abnorm Psychol 2018; 127: 623-638
- 5 Kaggwa MM, Kajjimu J, Sserunkuma J. et al. Prevalence of burnout among university students in low- and middle-income countries: A systematic review and meta-analysis. PLoS ONE 2021; 16: e0256402
- 6 Rosales-Ricardo Y, Rizzo-Chunga F, Mocha-Bonilla J. et al. Prevalence of burnout syndrome in university students: A systematic review. Salud Ment 2021; 44: 91-102
- 7 Yang L, Yuan J, Sun H. et al. Influencing factors of depressive symptoms among undergraduates: A systematic review and meta-analysis. PLoS ONE 2023; 18: e0279050
- 8 Du Toit A, Thomson R, Page A. A systematic review and meta-analysis of longitudinal studies of the antecedents and consequences of wellbeing among university students. Int J Wellbeing 2022; 12: 163-206
- 9 Bakker AB, Demerouti E. The Job Demands-Resources model: state of the art. J Manag Psychol 2007; 22: 309-328
- 10 Lesener T, Pleiss LS, Gusy B. et al. The Study Demands-Resources Framework: An Empirical Introduction. Int J Environ Res Public Health 2020; 17: 5183
- 11 Lesener T, Gusy B, Wolter C. The job demands-resources model: A meta-analytic review of longitudinal studies. Work Stress 2019; 33: 76-103
- 12 van Zyl LE, Rothmann S, Zondervan-Zwijnenburg MAJ. Longitudinal Trajectories of Study Characteristics and Mental Health Before and During the COVID-19 Lockdown. Front Psychol 2021; 12: 633533
- 13 Wei C, Ma Y, Ye J-H. et al. First-Year College Students’ Mental Health in the Post-COVID-19 Era in Guangxi, China: A Study Demands-Resources Model Perspective. Front Public Health 2022; 10: 906788
- 14 Mülder LM, Schimek S, Werner AM. et al. Distinct Patterns of University Students Study Crafting and the Relationships to Exhaustion, Well-Being, and Engagement. Front Psychol 2022; 13: 895930
- 15 Schmiedl A, Schulte E-M, Kauffeld S. The Demands-Buffering Role of Perceived and Received Social Support for Perceived Stress and Cortisol Levels. Eur J Health Psychol 2022; 29: 175-186
- 16 Kim S, Kim H, Park EH. et al. Applying the demand–control–support model on burnout in students: A meta-analysis. Psychol Sch 2021; 58: 2130-2147
- 17 Karasek RA. Job Demands, Job Decision Latitude, and Mental Strain: Implications for Job Redesign. Adm Sci Q 1979; 24: 285
- 18 Seidler A, Schubert M, Freiberg A. et al. Psychosocial occupational exposures and mental illness – a systematic review with meta-analyses. Dtsch Arztebl Int 2022;
- 19 Baron RM, Kenny DA. The moderator–mediator variable distinction in social psychological research: Conceptual, strategic, and statistical considerations. J Pers Soc Psychol 1986; 51: 1173-1182
- 20 Brandt G, de Vogel S. Hrsg. Survey-Methoden in der Hochschulforschung. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden; 2022
- 21 Wörfel F, Gusy B, Lohmann K. et al. Mental health problems among university students and the impact of structural conditions. J Public Health 2016; 24: 125-133
- 22 Grützmacher J, Gusy B, Lesener T. et al. Gesundheit Studierender in Deutschland 2017. Ein Kooperationsprojekt zwischen dem Deutschen Zentrum für Hochschul- und Wissenschaftsforschung, der Freien Universität Berlin und der Techniker Krankenkasse. 2018
- 23 Grobe T, Steinmann S. Gesundheitsreport 2015 – Gesundheit von Studierenden. Veröffentlichungen zum Betrieblichen Gesundheitsmanagement der TK. Techniker Krankenkasse: Hamburg. 2017
- 24 Donnelly D, Kovar SE, Fisher D. The Mediating Effects of Time Management on Accounting Students’ Perception of Time Pressure, Satisfaction with the Major, and Academic Performance. SSRN Journal 2005;
- 25 Leupold CR, Lopina EC, Erickson J. Examining the Effects of Core Self-Evaluations and Perceived Organizational Support on Academic Burnout Among Undergraduate Students. Psychol Rep 2020; 123: 1260-1281
- 26 Verger P, Combes J-B, Kovess-Masfety V. et al. Psychological distress in first year university students: socioeconomic and academic stressors, mastery and social support in young men and women. Soc Psychiat Epidemiol 2009; 44: 643-650
- 27 Graves BS, Hall ME, Dias-Karch C. et al. Gender differences in perceived stress and coping among college students. PLoS ONE 2021; 16: e0255634





