Geschlechtsspezifische Faktoren in der Vorhersage der Depressivität bei Jugendlichen

Große epidemiologische Studien haben gezeigt, dass Frauen höhere Depressionsraten aufweisen als Männer und dass sich diese Ungleichverteilung ab der Pubertät manifestiert. Es wurden Faktoren, die zur Erklärung des Geschlechtsunterschieds in Depression postuliert wurden, an klinisch unauffälligen Jug...

Verfasser: Elkhaouda, Soumaya
Weitere Beteiligte: Jong-Meyer, Renate de (Gutachter)
FB/Einrichtung:FB 07: Psychologie und Sportwissenschaft
Dokumenttypen:Dissertation/Habilitation
Medientypen:Text
Erscheinungsdatum:2010
Publikation in MIAMI:27.10.2010
Datum der letzten Änderung:11.05.2016
Angaben zur Ausgabe:[Electronic ed.]
Schlagwörter:Depression; Geschlechtsunterschied; Jugendliche; Risikofaktoren; Rumination; Stress.
Fachgebiet (DDC):150: Psychologie
300: Sozialwissenschaften, Soziologie, Anthropologie
Lizenz:InC 1.0
Sprache:Deutsch
Format:PDF-Dokument
URN:urn:nbn:de:hbz:6-76429558232
Permalink:https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:6-76429558232
Onlinezugriff:diss_elkhaouda.pdf

Große epidemiologische Studien haben gezeigt, dass Frauen höhere Depressionsraten aufweisen als Männer und dass sich diese Ungleichverteilung ab der Pubertät manifestiert. Es wurden Faktoren, die zur Erklärung des Geschlechtsunterschieds in Depression postuliert wurden, an klinisch unauffälligen Jugendlichen erhoben. Mädchen wiesen ein höheres Ausmaß an Ängstlichkeit und Soziotropie auf, berichteten über ein höheres Ausmaß an Stress und tendierten zu einem passiven, ruminativen Bewältigungsstil. Jungen zeigten mehr Flexibilität sowie einen aktiveren Umgang mit Problemen. Selbstbezogene Probleme standen bei beiden Geschlechtern in enger Beziehung mit Depressivität. Multiple Regressionen zeigten, dass Beziehungsstress, Stress mit den Eltern, Handlungsorientierung, Rumination und sozial vorgeschriebener Perfektionismus zur Erklärung der Depressivität bei Mädchen beitrugen. Die Depressivität bei Jungen ließ sich durch selbstbezogene Probleme und negative Attributionsstile vorhersagen.