Background: Loneliness is a widespread phenomenon, and it is associated with a variety of health problems and diseases. Unemployed individuals diagnosed with a mental illness (UMIs) are at a high risk of experiencing loneliness, with serious repercussions for their health and vocational rehabilitation. With this study we wanted to better understand the associations between sociodemographic variables, mental health, and loneliness in UMIs.
Methods: We analyzed the data of 526 unemployed individuals that received means-tested benefits as well as at least one psychiatric diagnosis. Data were collected between September 2020 and September 2023. We conducted two robust regressions with loneliness (University of California, Los Angeles, Loneliness Scale, UCLA) as an outcome (N = 526). In the first regression, we used social network as a predictor (Lubben Social Network Scale, LSNS-6); in the second regression we included the additional predictors personal debt (yes/no), depression (Patient Health Questionnaire, PHQ-9), anxiety (Mini-Symptom-Checklist,MSCL), and somatization (MSCL) as well as age, gender, education, and living with a partner as control variables.
Results: We found a significant negative association between social network and loneliness, and a significant positive association between a high level of education, depression, anxiety, and loneliness.
Conclusions: Unemployed individuals diagnosed with a mental illness in our sample exhibited high levels of depression, anxiety, somatization, and loneliness. The associations between social network, mental health, and loneliness that we found emphasize the importance of psychological screening and/or diagnostics, and they highlight areas for prevention.
Zusammenfassung: HINTERGRUND: Einsamkeit ist ein weitverbreitetes Phänomen und steht in Zusammenhang mit gesundheitlichen Beeinträchtigungen. Dabei stellen Arbeitslose mit psychischen Erkrankungen (ALPE) eine Hochrisikogruppe in Hinblick auf Gesundheit und berufliche Wiedereingliederung dar. Ziel dieser Studie ist ein besseres Verständnis der Zusammenhänge zwischen Soziodemografie, psychischer Gesundheit und Einsamkeit bei ALPE.
Methoden: Für die vorliegende Studie wurden die Fragebögen von 526 arbeitslosen Personen im ALG-2-Bezug und mit mindestens einer psychiatrischen Diagnose aus dem Erhebungszeitraum 09/2020–09/2023 ausgewertet. Es wurden 2 Regressionsanalysen mit robusten Schätzern und der Outcome-Variable Einsamkeit (University of California, Los Angeles, Loneliness Scale, UCLA) durchgeführt. Bei der ersten Regression wurde der alleinige Prädiktor soziales Netzwerk (Lubben Social Network Scale, LSNS-6) verwendet, bei der zweiten wurden Schulden (Ja/Nein), Depression (Patient Health Questionnaire, PHQ-9), Angst (Mini-Symptom-Checkliste, MSCL) und Somatisierung (MSCL) ergänzt sowie Alter, Geschlecht, Bildung und Zusammenleben mit Partner als Kontrollvariablen.
Ergebnisse: Es zeigen sich ein signifikant negativer Zusammenhang zwischen sozialem Netzwerk und Einsamkeit sowie ein signifikant positiver Zusammenhang zwischen hoher Bildung, Depression, Angst und Einsamkeit.
Diskussion: Bei den ALPE fanden sich im Vergleich zu anderen Studien hohe Belastungen durch Depression, Angst, Somatisierung und Einsamkeit. Die identifizierten Zusammenhänge zwischen sozialem Netzwerk, psychischer Gesundheit und Einsamkeit verdeutlichen die Wichtigkeit von psychologischen Screeningverfahren und/oder Diagnostik in dieser Hochrisikogruppe und bieten Ansatzpunkte für die Prävention.
Keywords: Anxiety; Depression; Mental health; Social network; Somatization.
© 2024. The Author(s).