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6  Ergebnisse

Die Präsentation der Ergebnisse orientiert sich an zwei Hauptschritten. In einem ersten Schritt geht es um eine orientierende Übersicht über die vorhandenen Daten und die Ermittlung grundlegender Datenstrukturen. In einem zweiten Schritt werden die gewonnenen Grundkategorien eingehender quantitativ analysiert.

6.1 Explorative Datenanalyse

Ziel der explorativen Datenanalyse ist die Ermittlung grundlegender Datenstrukturen. Dabei wird von den Ausgangsvariablen ausgegangen. In einem ersten Schritt werden die Variablen faktorenanalytisch gebündelt und redundante Variablen werden ausgeschlossen. In einem zweiten Schritt wird eine Clusteranalyse über den Variablen durchgeführt. Zusammenhänge zwischen Variablen werden graphisch veranschaulicht.

6.1.1 Ausgangsvariable

Folgende Ausgangsvariablen haben zu Beginn der Auswertung vorgelegen:

Alter bei Erstentgiftung: Die Variable beschreibt das Lebensalter zum Zeitpunkt einer erstmaligen Entgiftungsbehandlung.

Dauer des Suchtverlaufes : Die Variable erfasst die zeitliche Dauer des Suchtverlaufes vom Zeitpunkt der erstmaligen Entgiftung bis zum Untersuchungszeitpunkt.

Anzahl der Entgiftungen: Die Variable beschreibt die Anzahl der Entgiftungen zum Untersuchungszeitpunkt.

Therapiemonate: Die Variable beschreibt die Gesamtdauer an Therapie in Monaten, egal ob als Entgiftung, Entwöhnung oder in einer Selbsthilfegruppe verbracht. Über entsprechende Umrechnungsfaktoren wird ein Gesamtmaß für die Dauer bisheriger Therapie in Monaten angegeben.

Trocken in nichttherapeutischer Umgebung: Die Variable beschreibt die Anzahl der trockenen Tage in den letzten sechs Monaten, die in einer nichttherapeutischen Umgebung verbracht worden sind.

Längste Trockenphase: Die Variable beschreibt die längste Zeit der Trockenheit seit erstmaliger Entgiftung.

Alkohol pro Tag in Gramm : Die Variable erfasst die durchschnittliche Trinkmenge in Gramm Alkohol während der Trinkphase.


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Neben diesen Variablen des Suchtverlaufes und des Konsumverhaltens, wird immer wieder der Begriff des Rückfalls verwendet. Im Kontext der Studie wird unter einem Rückfall jedes erneute Trinken nach einer Phase der Trockenheit verstanden. Es wird erst dann von einem Rückfall gesprochen, wenn mindestens eine stationäre Entgiftungsbehandlung zuvor stattgefunden hat.

Anzahl der Rückfälle: Die Variable erfasst die Anzahl der Rückfälle in den letzten sechs Monaten.

Neben der Erfassung der Anzahl der Rückfälle sind unterschiedliche Rückfallkontexte beschrieben worden. Eine Liste von Lebensereignissen ist den Probanden vorgelegt worden. Die Probanden hatten in einem ersten Schritt zu entscheiden, ob das entsprechende Lebensereignis in den letzten sechs Monaten überhaupt eingetreten ist. In einem zweiten Schritt sollte eine Einschätzung getroffen werden, ob im Zusammenhang mit dem eingetretenen Lebensereignis ein Rückfall aufgetreten ist.

Abbildung 6.1.1-1 gibt einen Überblick über die erfragten Lebensereignisse und die Häufigkeit der entsprechenden Rückfallsituationen. Durch die Fragestellung wird freilich ein Zusammenhang zwischen Ereignis und Rückfall nahe gelegt. Interessant sind aus diesem Grunde vor allem die Häufigkeiten der unterschiedlichen Rückfallereignisse.

Die in Abbildung 6.1.1-1 erkennbaren häufigsten Rückfallsituationen sind Festtage und Familienfeste, Streit mit dem Partner und Verlust des Arbeitsplatzes.


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Abbildung 6.1.1-1: Lebensereignisse und Rückfall in den letzen 6 Monaten


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Welche Variablen sind nun wirklich wichtig? Welche Variablen sind redundant? Eine weitere Klärung dieser Frage ist über eine Faktorenanalyse möglich.

6.1.2 grundlegende Datenstrukturen

6.1.2.1 Dimensionsreduktion durch Faktorenanalyse

Eine erste Faktorenanalyse ist über der Gesamtstichprobe durchgeführt worden.

Tabelle 6.1.2.1 -1 stellt die Ergebnisse dar.

Tabelle 6.1.2.1-1.65535: Faktorenanalyse zu Variablen des Trinkverhaltens -Gesamtstichprobe

Komponente

1

2

3

Therapiemonate

,876

,077

,112

Anz. Entgiftungen

,794

,112

-,146

Dauer Suchtverlauf

,638

,360

,333

Alkohol pro Tag in g

,045

,823

-,143

Alter bei Erstentgiftung

-,236

-,704

-,176

trocken in nichttherapeutischer Umgebung

,028

-,008

,938

(Hauptkomponentenanalyse mit Varimaxrotation, z-Transformation der Werte, Kayser-Meyer-Olkin Test als Maß für die Angemessenheit der Stichprobe: 0,673)

Es deuten sich drei übergeordnete Faktoren an.

In der weiteren Analyse wird auf die Variable „Therapiemonate“ verzichtet. Der Suchtverlauf bildet sich hinreichend in der Variablen „Anzahl der Entgiftungen“ ab.


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Um Variablen im Zusammenhang des Rückfalls analysieren zu können, ist eine zweite Faktorenanalyse über der Teilstichprobe der Mehrfachentgifter erforderlich. Dies hängt mit dem hier verwendeten Rückfallbegriff zusammen. Dieser ist für die Teilstichprobe der Erstentgifter nicht definiert.

Die Ergebnisse der Faktorenanalyse über der Teilstichprobe der Mehrfachentgifter finden sich in Tabelle 6.1.2.1-2.

Tabelle 6.1.2.1-2: Faktorenanalyse zu Variablen des Trinkverhaltens –Teilstichprobe der Mehrfachentgifter

Komponente

1

2

3

4

Therapiemonate

,866

,225

,015

-,050

Anz. Entgiftungen

,795

-,241

,131

,016

Dauer Suchtverlauf

,520

,417

,360

-,115

längste Trockenphase

,053

,830

-,129

-,057

trocken in nichttherapeutischer Umgebung

-,009

,694

,221

,038

Alter bei Erstentgiftung

-,083

-,132

-,846

,164

Alkohol pro Tag in g

,196

-,100

,583

,494

Anzahl Rückfälle

-,109

,011

-,108

,894

( Hauptkomponentenanalyse mit Varimaxrotation, Z-Transformation der Werte, Kayser-Meyer-Olkin Test als Maß für die Angemessenheit der Stichprobe: 0,614)

Die Bündelung der Variablen zu Faktoren geht aus Tabelle 6.1.2.1-2 hervor.

Über der Teilstichprobe der Mehrfachentgifter deuten sich bei Berücksichtigung des Themenkomplexes „Rückfall“ vier Faktoren an:


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Im 4- Komponenten Modell wird der Variablen „Anzahl der Rückfälle“ der Stellenwert eines eigenständigen Faktors zugewiesen. Die weiteren Faktoren unterscheiden sich nicht von der 3-Komponentenlösung über der Gesamtstichprobe.

Auf die Variable „längste Trockenphase“ wird in der weiteren Analyse verzichtet. Die Variable „Trocken in nichttherapeutischer Umgebung“ reicht aus, um das Abstinenzverhalten zu beschreiben. Eine faktorenanalytische Bündelung der in Graphik 6.1.1-1 aufgeführten Variablen des Rückfallverhaltens gelingt nur unzureichend. Eine Klärung von Zusammenhängen zwischen diesen Variablen gelingt am ehesten durch eine Clusteranalyse über Variablen. (siehe Abbildung 6.1.2.2-2)

6.1.2.2 Clusteranalyse über Variablen

Im vorangehenden Schritt sind Beziehungen zwischen den Ausgangsvariablen des Suchtverhaltens durch Faktorenanalyse aufgezeigt worden.

Eine Veranschaulichung von Beziehungen zwischen Variablen ist durch ein Dendrogramm möglich. Dieses bezieht sich auf eine Clusteranalyse über den entsprechenden Variablen.
Abbildung 6.1.2.2-1: Clusteranalyse über Variablen – erstens: Variablen des Suchtverhaltens

Eine entsprechende Untersuchung ist auch über den in Abbildung 6.1.1-1 dargestellten Variablen des Rückfallverhaltens möglich


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Abbildung 6.1.2.2-2: Clusteranalyse über Variablen – zweitens: Rückfallsituationen


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Clusteranalytisch lassen sich folgende interpretierbare Variablengruppen definieren:

Für das Suchtverhalten allgemein:

Für das Rückfallverhalten speziell:

Abweichend von den Ergebnissen der Faktorenanalyse rückt die Clusteranalyse die Variable „Anzahl an Rückfällen“ in die Nähe des Faktors „Schwere der Suchterkrankung“.

6.2 Quantitative Datenanalyse

Im zweiten Schritt der Auswertung geht es um die Bestimmung von Einflussfaktoren auf unterschiedliche Bereiche des Suchtverhaltens. Hierzu werden die in Abschnitt 6.1 vorgestellten Ausgangsvariablen dichotomisiert. Der Wertebereich der so erhaltenen Variablen beschränkt sich auf zwei Merkmalsausprägungen. Auf die dichotomisierten Variablen kann die binär-logistische Regression angewendet werden. Um die Ergebnisse interpretieren zu können, müssen einige Begriffe erläutert werden. Binär-logistische Regressionen werden in der folgenden Analyse nach der schrittweisen Vorwärts-Wald-Methode durchgeführt. Modelltheoretische Kenngrößen wie Nagelkerke-R-Quadrat, Hosmer –Lemeshow Test und Fläche unter der ROC-Kurve werden in Anhang 9.2 kurz erklärt und ihre Werte ergänzt. Für die inhaltliche Interpretation der Prädiktoren wichtige Kenngrößen wie Regressionskoeffizienten, Wald-Werte und Exp(B) Werte werden hier erläutert:


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In die binär logistischen Regressionen werden folgende Variablen eingegeben:

Tabelle 6.2-1: Eingabevariablen-mögliche Prädiktoren

soziodemographische Variablen: Alter, Geschlecht, arbeitslos, mit Partner zusammenlebend, Einkommen, Anzahl Freunde, Wohnsituation.

Zufriedenheitsvariablen (Beruf, Partnerschaft, Freundeskreis, Freizeit, Langeweile, Gesundheit, Leben allgemein)

DITS-40 Variablen (siehe Anhang 9.1.1)

TPF Variablen (siehe Anhang 9.1.2)

SKID-II Variablen (siehe Anhang 9.1.3)

Abweichungen von dieser Regel werden in den einzelnen Abschnitten gekennzeichnet.

Die oben genannte Auswahl an Variablen stützt sich auf Voruntersuchungen zum Einfluss von Variablen. Insbesondere Variablen zum Bildungsniveau haben sich in den Voruntersuchungen als nicht bedeutsam erwiesen.

Die Ausführungen in den folgenden Abschnitten schließen in einem ersten Schritt jeweils auch Variablen des Suchtverhaltens ein. Es handelt sich hierbei um folgende grundlegende Variablen:

Tabelle 6.2-2: Eingabevariablen -mögliche Covariaten

Alter bei Erstentgiftung

Anzahl Entgiftungen

Trocken in nichttherapeutischer Umgebung

Alkohol pro Tag in g

Wenn Variablen des Suchtverhaltens in ein Modell aufgenommen werden, werden sie als Covariaten der zu Grunde liegenden Zielvariablen gedeutet. Modelle unter Einschluss der Covariaten werden mit Modellen ohne entsprechende Covariaten des Suchtverhaltens verglichen. In der Regel sind Modelle unter Einschluss obiger Covariaten in ihren Gütekriterien günstiger.

Es wird in den weiteren Analysen zwischen den obigen Covariaten und den Prädiktoren im engeren Sinn unterschieden. Variablen aus Tabelle 6.2-1 sind mögliche Prädiktoren in einem Modell. Variablen aus Tabelle 6.2-2 sind mögliche Covariaten in einem Modell. Es erscheint durchaus wichtig, entsprechende Covariaten des Suchtverhaltens in einer multivariaten [Seite 53↓]Betrachtungsweise zu identifizieren. Die weitere Analyse orientiert sich jeweils an folgender Schrittfolge:

Erstens: Die Konstruktion einer binär codierten Zielvariablen. Die Konstruktion der Bezugsgruppen orientiert sich für Variablen des Suchtverhaltens näherungsweise am 90-ten Perzentil der Stichprobe. Auf diese Weise entsteht eine Teilstichprobe mit Hochrisikoverhalten. Diese wird dem Rest der jeweiligen Stichprobe gegenübergestellt. Für Variablen des Rückfallverhaltens ergibt sich die Konstruktion der Bezugsgruppen aus der Definition der Rückfallcluster (siehe 6.1.2.2).

Zweitens: Vorstellung eines logistischen Modells in Bezug auf die Zielvariable.

Die Ausführungen in den nächsten Abschnitten konzentrieren sich hierbei vor allem auf die Vorstellung und Diskussion der Wirkrichtung der Prädiktoren. Ein positiver Regressionskoeffizient erhöht die Wahrscheinlichkeit des Auftretens der mit „1“ codierten Merkmalsausprägung der Zielvariablen. Ein negativer Regressionskoeffizient erhöht umgekehrt die Wahrscheinlichkeit der mit „0“ codierten Merkmalsausprägung der Zielvariablen.

Die Wirkstärke wird in den jeweiligen Kapiteln im einzelnen nicht erläutert. Diese ergibt sich bei Variablen mit metrischem oder ordinalem Skalenniveau aus der Definition der Exp(B)-Werte als Odds-Ratios:

Abbildung 6.2-3:Odds Ratio -Definition

Eine Erhöhung des jeweiligen Prädiktors um eine Skalierungseinheit führt dazu, dass sich das Chancenverhältnis aus Ereignis („1“-Codierung) und Gegenereignis („0“-Codierung) um den Faktor des Exp(B)- Wertes verändert. Dabei ist bei der Beurteilung des Wirkeffektes der jeweiligen Prädiktorvariablen der Wertebereich der zu Grunde liegenden Skala wichtig (siehe hierzu Anhang 9.1). Ein und derselbe Exp(B)- Wert führt bei Variablen mit Skalierung zwischen 1 und 100 zu größeren Effekten als bei Skalierung derselben Variablen zwischen 1 und 10.

Eine besondere Behandlung erfahren bei binär-logistischen Regressionen kategoriale Variablen. Es muss eine Umkodierung der Kategorien vorgenommen werden. Üblich ist die [Seite 54↓]so genannte Dummy- Codierung. Hierbei wird eine der Variablenkategorien als Referenzkategorie ausgewählt. In den Ergebnissen beziehen sich β-Werte und Exp(B)-Werte jeweils auf diese Referenzkategorie. Die vorliegende Studie schließt auch kategoriale Variablen in die Analyse ein. In den Ergebnissen spielen sie jedoch keine Rolle. Die Definition der Zielvariablen, die Klassifikationsraten und die Gütekriterien der Modelle finden sich als Ergänzung in Anhang 9.2.

6.2.1 Suchtverlauf

6.2.1.1 Der zeitliche Beginn der Suchterkrankung

Im ersten Schritt werden die Personen mit früher erstmaliger Entgiftung in einem binär logistischen Modell untersucht. Zu diesem Zweck wird die Variable „Alter bei Erstentgiftung“ dichotomisiert. Die Codierung „0“ erhalten die Personen, die nach dem 25-ten Lebensjahr erstmalig entgiftet worden sind. Die Codierung „1“ erhalten die Personen, die 25 Jahre alt oder jünger sind. In die Gruppe bis einschließlich 25 fallen 9% der Gesamtstichprobe.

In die binär-logistische Regression werden die in Tabelle 6.2-1 aufgeführten Variablen eingegeben. Variablen des Suchtverhaltens aus Tabelle 6.2-2 führen nicht zu einer Verbesserung des Modells. Die Variable „Alter“ wird ausgeschlossen. Schließt man die Variable „Alter“ ein, so entsteht über der untersuchten Stichprobe alkoholabhängiger Personen ein Modell mit nur einem Prädiktor. Es handelt sich hierbei um die besagte Altersvariable. Ein solches Modell wäre unter dem Gesichtpunkt der Identifikation von Prädiktoren trivial. Die Regression liefert ein Modell mit einer Gesamtklassifikation von 77%. Kenngrößen des Modells und insbesondere die Gütekriterien sind in Anhang 9.2 aufgeführt.

Tabelle 6.2.1.1-1 stellt die ausgewählten Prädiktoren geordnet nach der Größe der Wald-Werte dar.

Tabelle 6.2.1.1-1: Prädiktoren des Suchtverhaltens – jung bei Erstentgiftung

RegressionskoeffizientB

Wald

Sig.

Exp(B)

Antisoziale

0,033

11,146

0,001

1,034

Schizotypisch

0,026

5,635

0,018

1,026

Verhaltenskontrolle

0,058

5,233

0,022

1,060

Konstante

-6,641

20,893

0,000

0,001


[Seite 55↓]

Persönlichkeitsvariablen nehmen in dem dargestellten Modell eine entscheidende Rolle ein.

An erster Stelle wird die SKID-II Variable „Antisoziale“ aufgeführt. Hohe positive Scorewerte erhöhen die Wahrscheinlichkeit, in die Gruppe mit frühem erstmaligen Entgiftungszeitpunkt zu fallen. Es folgt die SKID-II Variable „Schizotypisch“. Diese geht ebenfalls mit positivem Vorzeichen in die Analyse ein. Das heißt, hohe Score-Werte im Bereich schizotypischen Verhaltens erhöhen die Wahrscheinlichkeit, in die Gruppe mit frühem Entgiftungszeitpunkt zu fallen. Die TPF Variable „Verhaltenskontrolle“ geht auch mit positivem Regressionskoeffizienten in die Regressionsgleichung ein. Das heißt, ein hohes Maß an Verhaltenskontrolle erhöht die Wahrscheinlichkeit, in die Gruppe mit frühem erstmaligen Entgiftungstermin zu fallen.

Insgesamt lässt sich festhalten, dass Persönlichkeitsvariablen bei Personen mit frühem Entgiftungszeitpunkt eine große Rolle spielen. Vor allem Variablen, die in den Bereich der Impulskontrolle (Antisoziale, Verhaltenskontrolle) zielen und Variablen, die Denken und Wahrnehmung miterfassen (Schizotypisch) werden als Prädiktoren ausgewählt. Variablen des DITS-40 finden sich nicht unter den Prädiktoren. Entsprechendes gilt für soziodemographischen Variablen.

In einem zweiten Untersuchungsschritt werden Personen mit spätem erstmaligen Entgiftungszeitpunkt untersucht. Für die weitere Analyse wird eine binär kodierte Variable konstruiert. Personen, die zum Zeitpunkt der erstmaligen Entgiftung 55 Jahre oder älter sind, erhalten die Kodierung „1“. Personen, die jünger als 55 Jahre sind, erhalten die Kodierung „0“. In der Gruppe mit älteren Personen befinden sich 12,5% (gültige Prozente) der Gesamtstichprobe. In die folgende logistische Regression werden wieder alle in Tabelle 6.2-1 aufgeführten Variablen, außer der Variable „Alter“, eingegeben. Modelle, die die Variable Alter einschließen, sind unter dem Gesichtspunkt der Identifikation von Prädiktoren trivial. Variablen des Suchtverhaltens (Tabelle 6.2-2) führen nicht zu einer Verbesserung des Modells. Das ausgewählte Modell erreicht eine Gesamtklassifikation von 90% mit annähernd gleichen Klassifikationsraten in den Teilgruppen. Die Güte des Modells ist unter dem Gesichtspunkt der Klassifikation als sehr gut zu bewerten. Im Anhang 9.2 finden sich die anderen Kenngrößen und insbesondere die Gütekriterien des Modells.

[Seite 56↓]Tabelle 6.2.1.1-2 beschreibt die Prädiktoren des Modells und ihre Kennwerte.

Tabelle 6.2.1.1-2: Prädiktoren des Suchtverhaltens – alt bei Erstentgiftung

RegressionskoeffizientB

Wald

Sig.

Exp(B)

schizoid

0,064

18,038

0,000

1,066

antisozial

-0,373

8,748

0,003

0,689

Zufriedenheit

Beruf

-0,428

5,630

0,018

0,652

Zufriedenheit

Freizeit

-0,449

4,467

0,035

0,638

Konstante

-0,980

1,549

0,213

0,375

Als wichtigste Prädiktoren werden zwei Persönlichkeitsvariablen ausgewählt. Mit positivem Vorzeichen geht die SKID-II Variable „schizoid“ in die Regressionsgleichung ein. Mit negativem Vorzeichen folgt die SKID-II Variable „antisozial“. Das heißt, je höher der Score im Bereich schizoiden Verhaltens ausfällt, umso höher ist die Wahrscheinlichkeit, in die Gruppe mit späterem Erstentgiftungszeitpunkt zu fallen. Umgekehrt, je höher der Score an antisozialem Verhalten ist, umso größer ist die Wahrscheinlichkeit, in die Gruppe mit früherem Erstentgiftungszeitpunkt zu fallen. Es folgen Variablen, die Zufriedenheiten beschreiben. Diese gehen mit negativem Vorzeichen in die Regressionsgleichung ein. Entsprechend der Definition der Zufriedenheiten im Fragebogen bedeutet dies: Je unzufriedener eine Person ist, umso größer ist die Wahrscheinlichkeit, in die Gruppe mit jüngeren Personen zu fallen. Das heißt, in der Gruppe mit älteren Personen befinden sich insbesondere Personen, die mit ihrer beruflichen und freizeitlichen Situation sehr zufrieden sind. Freilich handelt es sich hierbei vor allem um Rentner.

6.2.1.2 Die Häufigkeit von Entgiftungsbehandlungen

Im ersten Schritt werden Personen mit nur einer Entgiftung Personen mit mehreren Entgiftungen gegenübergestellt. Analog dem Vorgehen im vorangehenden Abschnitt wird eine binär codierte Variable konstruiert. Mit „1“ codiert werden Personen mit mehreren Entgiftungen (Mehrfachentgifter). Mit „0“ codiert werden Personen mit nur einer Entgiftung (Erstentgifter). 44,4% der Stichprobe sind Erstentgifter und 55,6% der Stichprobe sind Mehrfachentgifter. In die folgende logistische Regression werden die in den Tabellen 6.2-1 und 6.2-2 aufgeführten Variablen eingegeben. Ausgeschlossen ist wieder die Variable „Alter“. Stattdessen findet sich die Variable „Alter bei Erstentgiftung“ in Tabelle 6.2-2. Modelle, die mit der Variablen „Alter“ [Seite 57↓]arbeiten, erscheinen unter dem Gesichtspunkt einer Identifikation von Prädiktoren trivial. Das ausgewählte Modell liefert eine Gesamtklassifikation (Prozentsatz der Richtigen in Bezug auf die Gesamtstichprobe) von 77,8% mit symmetrischer Verteilung auf die beiden Codierungsgruppen. Die anderen modelltheoretischen Kenngrößen sind in Anhang 9.2 dargestellt.

Die Prädiktoren und ihre Kenngrößen sind in Tabelle 6.2.1.2.1 zusammengestellt.

Tabelle 6.2.1.2-1: Prädiktoren des Suchtverhaltens – Erstentgiftung versus Mehrfachentgiftung

RegressionskoeffizientB

Wald

Sig.

Exp(B)

Alter bei

Erstentgiftung

-0,088

28,627

0,000

0,916

Sozialer Druck

-0,029

17,253

0,000

0,971

Versuchung und

Verlangen

0,031

12,044

0,001

1,031

Konflikte mit

anderen

-0,030

10,622

0,001

0,970

Körperliches

Unwohlsein

0,017

5,090

0,024

1,018

Mit Partner

zusammenlebend

-nein

0,672

4,854

0,028

1,959

Autonomie

0,029

3,844

0,050

1,029

Konstante

2,900

8,938

0,003

18,181

Als Covariate erweist sich die Variable „Alter bei Erstentgiftung“. Das negative Vorzeichen des Regressionskoeffizienten gibt an, dass zunehmendes Alter bei Erstentgiftung die Wahrscheinlichkeit erhöht, in die Codierungsgruppe „0“ zu fallen. Diese entspricht den Erstentgiftern. Personen mit frühem Erstentgiftungszeitpunkt sind meistens Personen mit mehreren Entgiftungen. Als Prädiktoren folgen vier Variablen aus dem DITS-40. Hiervon gehen zwei Variablen mit negativem Vorzeichen des Regressionskoeffizienten in die Gleichung ein. Es handelt sich um die Variablen „sozialer Druck“ und „Konflikte mit anderen“. Ein hoher Score dieser Variablen bedeutet eine erhöhte Wahrscheinlichkeit, in die Gruppe der Erstentgifter zu fallen. Die anderen beiden DITS-40 Variablen gehen mit positivem Vorzeichen in die Regressionsgleichung ein. Es handelt sich um die Variablen „Versuchung und Verlangen“ und „körperliches Unwohlsein“. Hohe Scorewerte bedeuten hier eine erhöhte Wahrscheinlichkeit, zur Gruppe der Mehrfachentgifter zu gehören. Die Variable „mit Partner zusammenlebend“ geht mit [Seite 58↓]positivem Vorzeichen in die Regressionsgleichung ein. Entsprechend der Codierungsfestlegung der kategorialen Variablen fallen Personen, die nicht in Partnerschaft leben eher in die Gruppe der Mehrfachentgifter. Zuletzt geht die TPF Variable „Autonomie“ mit positivem Vorzeichen in die Regression ein. Höhere Werte an Autonomie erhöhen die Wahrscheinlichkeit, in die Gruppe der „Mehrfachentgifter“ zu fallen.

Insgesamt werden vor allem DITS-40 Variablen als Prädiktoren ausgewählt.Versucht man diese Prädiktoren vorsichtig zu deuten, so dominieren bei den Erstentgiftern vor allem Trinkmotive in sozialen Situationen. Bei den Mehrfachentgiftern ist dies nicht der Fall. Körperliches Unwohlsein und Versuchung und Verlangen ist nicht an soziale Interaktion gebunden. Die Mehrfachentgifter werden weiterhin als Personen mit mehr Autonomie beschrieben. Die Abhängigkeit von anderen Personen wird in dieser Personengruppe weniger stark erlebt. Erwartungsgemäß leben Personen mit mehreren Entgiftungen seltener in einer Partnerschaft. Die Erstentgifter geben hingegen gehäuft soziale Trinkmotive wie Konflikte mit anderen und sozialen Druck an. Erstentgifter sind weniger autonom und häufiger in einer Partnerschaft.

In einem zweiten Untersuchungsschritt werden Personen mit vielen Entgiftungsbehandlungen in ihrer Suchtgeschichte untersucht. Hierzu wird analog dem bisherigen Vorgehen eine binär codierte Variable konstruiert. Personen mit zehn und mehr Entgiftungsbehandlungen erhalten die Codierung „1“. Personen mit weniger als zehn Entgiftungsbehandlungen erhalten die Codierung „0“. In der Gruppe mit 10 und mehr Entgiftungen befinden sich 9,8% (gültige Prozente) der Gesamtstichprobe. In die folgende logistische Regression werden alle Variablen aus den Tabellen 6.2-1 und 6.2-2 außer der Variablen „Alter“ eingegeben. Stattdessen findet sich die Variable „Alter bei Erstentgiftung“ in Tabelle 6.2-2. Modelle, die mit der Variablen „Alter“ arbeiten, erscheinen trivial, weil die Variable „Alter“ einen offensichtlich starken Einfluss ausübt und andere Variablen „verdeckt“. Das so erhaltene logistische Modell weist eine Gesamtklassifikation von 79,9% mit geringer Abweichung in den Codierungsgruppen auf. Die modelltheoretischen Kenngrößen sind in Anhang 9.2 zusammengestellt. Ein Blick auf die in Tabelle 6.2.1.2.2 zusammengestellten Prädiktoren zeigt vor allem Variablen aus dem DITS-40.


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Tabelle 6.2.1.2-2: Prädiktoren des Suchtverhaltens – viele Entgiftungen

RegressionskoeffizientB

Wald

Sig.

Exp(B)

Alter bei

Erstentgiftung

-0,179

17,154

0,000

0,836

Angenehme

Emotionen

0,041

10,008

0,002

1,042

Unangenehme

Emotionen

0,049

9,429

0,002

1,050

Sozialer

Druck

-0,030

5,795

0,016

0,970

Konflikte mit

Anderen

-0,040

4,013

0,045

0,961

Konstante

2,069

2,232

0,135

7,913

„Angenehme Emotionen“ und „Unangenehme Emotionen“ gehen mit positivem Vorzeichen in die Regressionsgleichung ein. Höhere Scorewerte erhöhen die Wahrscheinlichkeit, in die Gruppe mit vielen Entgiftungsbehandlungen zu fallen. „Sozialer Druck“ und „Konflikte mit anderen“ gehen mit negativem Vorzeichen in die Regressionsgleichung ein. Höhere Scorewerte erhöhen die Wahrscheinlichkeit, in die Gruppe mit weniger als zehn Entgiftungen zu fallen. Covariate ist wieder die Variable „Alter bei Erstentgiftung“. Ihr Einfluss ist im Vergleich mit den Prädiktoren am stärksten. Das negative Vorzeichen des Regressionskoeffizienten besagt, dass Personen mit spätem Erstentgiftungszeitpunkt häufiger in der Gruppe mit weniger Entgiftungsbehandlungen zu finden sind. Insgesamt stützt die aktuelle Analyse an Personen mit vielen Entgiftungen die bereits zuvor herausgearbeitete Deutung: Personen mit vielen Entgiftungsbehandlungen sind in ihren Trinkmotiven weniger auf andere Menschen bezogen. Unangenehme Emotionen und angenehme Emotionen sind nicht notwendigerweise auf andere Menschen bezogen. Sozialer Druck und Konflikte mit anderen beziehen sich in jedem Fall auf andere Personen. Persönlichkeitsvariablen finden sich im oben aufgeführten Modell nicht. Allerdings hat sich in Abschnitt 6.2.1 herausgestellt, dass die Variable „Alter bei Erstentgiftung“ stark von Persönlichkeitsvariablen abhängig ist. Es drängt sich somit die Frage auf, wie ein Modell aussieht, das auf die Variable „Alter bei Erstentgiftung“ verzichtet. Rücken in diesem Fall Persönlichkeitsvariablen stärker in den Vordergrund? Entsprechende Modellrechnungen für wenige und für viele Entgiftungsbehandlungen widerlegen diese Vermutung. Bei Verzicht auf die Variable „Alter bei Erstentgiftung“ werden die entsprechenden Modelle hinsichtlich ihrer Klassifikationsraten und hinsichtlich anderer modelltheoretischer Kenngrößen schlechter als die [Seite 60↓]bereits diskutierten Modelle. Inhaltlich ändert sich kaum etwas an den ausgewählten Prädiktoren. Es sind die bereits bekannten DITS-40 Variablen, die als Prädiktoren ausgewählt werden. Persönlichkeitsvariablen finden sich nicht in den so reduzierten Modellen.

6.2.2 Konsumverhalten

6.2.2.1 Die Trinkmenge

Die Trinkmenge findet sich in Abschnitt 6.1 als ein Indikator des Schweregrades der Suchterkrankung. Sowohl im 3-Faktorenmodell über der Gesamtstichprobe als auch im
4-Faktorenmodell über der eingeschränkten Stichprobe der Mehrfachentgifter besteht eine negative Korrelation zum „Alter bei Erstentgiftung“. Zur genaueren quantitativen Beschreibung von Einflussvariablen auf die Trinkmenge wird analog dem Vorgehen in den vorangehenden Abschnitten ein binär logistisches Modell konstruiert. Ausgangspunkt ist wieder eine binär codierte Zielvariable. Mit „1“ codiert werden Personen mit sehr hoher Trinkmenge (≥ 500 g Alkohol/Tag) in der Trinkphase. Mit „0“ codiert werden Personen mit niedrigerer Trinkmenge (< 500 g Alkohol/Tag).

11,9% (gültige Prozente) der Stichprobe fallen in die Gruppe mit sehr hoher Trinkmenge.

In die binär logistische Regression gehen die bereits bekannten und an anderer Stelle beschriebenen Variablen (Tabellen 6.2-1 und 6.2-2) ein. Die Variable „Trinkmenge pro Tag in g“ wird in diesem Zusammenhang aus verständlichen Gründen ausgeschlossen.

Es ergibt sich eine gute Klassifikation von 80,1 % mit symmetrischer Verteilung über die beiden Referenzgruppen. Die übrigen modelltheoretischen Kenngrößen finden sich in Anhang 9.2.

Die Prädiktoren des Modells und ihre Kenngrößen sind in Tabelle 6.2.2.1-1. zusammengestellt.

Wichtigster Prädiktor ist die TPF Variable „Sinnerfülltheit versus Depressivität“. Das negative Vorzeichen des Regressionskoeffizienten bedeutet, dass höhere Werte an Depressivität die Wahrscheinlichkeit erhöhen, in die Gruppe mit sehr hoher Trinkmenge zu fallen. In der Rangfolge der Wichtigkeit folgt die SKID-II Variable „schizoid“. Hohe Scorewerte an schizoidem Verhalten erhöhen die Wahrscheinlichkeit einer sehr hohen Trinkmenge.

An dritter Stelle steht die DITS-40 Variable „Angenehme Situationen mit anderen“.

Das positive Vorzeichen des Regressionskoeffizienten bedeutet wiederum eine erhöhte Wahrscheinlichkeit, zur Gruppe mit sehr hoher Trinkmenge zu gehören. Analog gehen mit positivem Vorzeichen in der Reihenfolge ihrer Wichtigkeit die Variablen „Anzahl Entgiftungen“, „Geschlecht- männlich“ und „Expansivität“ in die Regression ein. Höhere Scorewerte erhöhen bei diesen Variablen jeweils die Wahrscheinlichkeit, in die Gruppe mit sehr [Seite 61↓]hoher Trinkmenge zu fallen. Die Variable „Anzahl Entgiftungen“ tritt in diesem Zusammenhang als Covariate auf.

Als letzter Prädiktor folgt die Variable „Beschwerdefreiheit versus Nervosität“. Das positive Vorzeichen bedeutet wieder eine erhöhte Wahrscheinlichkeit, zur Gruppe mit sehr hoher Trinkmenge zu gehören.

Tabelle 6.2.2.1-1: Prädiktoren des Suchtverhaltens – hohe Trinkmenge

 

RegressionskoeffizientB

Wald

Sig.

Exp(B)

Sinnerfülltheit

versus

Depressivität

-0,080

13,187

0,000

0,924

schizoid

0,034

10,531

0,001

1,035

Angenehme

Situationen

mit anderen

0,023

8,368

0,004

1,023

Anzahl

Entgiftungen

0,069

7,463

0,006

1,071

Geschlecht

-männlich

2,324

4,491

0,034

10,220

Expansivität

0,047

4,002

0,045

1,048

Beschwerdefreiheit

versus

Nervosität

0,043

3,912

0,048

1,044

Konstante

-8,627

16,490

0,000

0,000

Das oben vorgestellte Modell arbeitet zusätzlich mit Variablen des Suchtverlaufes. Insbesondere geht die Variable „Anzahl Entgiftungen“ in die Regression ein. Was passiert, wenn diese Variable des Suchtverlaufes aus dem Modell entfernt wird? Treten andere Persönlichkeitsvariablen an ihre Stelle? Entsprechende Modellrechnungen widerlegen diese Annahme. Eine Entfernung dieser Variablen führt zu einer Verschlechterung modelltheoretischer Gütekriterien, ohne dass neue Prädiktoren an ihre Stelle treten würden. Es bestätigen sich die bereits diskutierten drei wichtigsten Prädiktoren der Trinkmenge, wie sie in Tabelle 6.2.2.1-1. aufgeführt sind: „Sinnerfülltheit verus Depressivität“, „Schizoid“, „Angenehme Situationen mit anderen“.

Zusammenfassend lässt sich somit festhalten, dass die Persönlichkeitsvariablen eine wichtige Rolle bei Personen mit hoher Trinkmenge einnehmen. Depressives und schizoides Verhalten [Seite 62↓]sind besonders mit hohen Trinkmengen assoziiert. Andererseits geben entsprechende Personen als wichtiges Trinkmotiv angenehme Situationen mit anderen an. Steht das Trinkmotiv „Angenehme Situationen mit anderen“ in einem Gegensatz zum oben beschriebenen Persönlichkeitsprofil? Wie passt depressives und schizoides Erleben zu einem eher lustbetonten und interaktiven Trinkmotiv? Vielleicht bezieht sich der Aspekt des Angenehmen auf die Interaktion mit anderen Abhängigen? Hinweise hierauf finden sich, wenn man die bisherigen Ergebnisse zum Suchtverlauf berücksichtigt. Die Trinkmenge ist abhängig vom Suchtverlauf und nimmt mit der Anzahl an Entgiftungen zu. Entsprechend den in Abschnitt 6.2.1.2 diskutierten Modellen dominieren zu Beginn der Suchterkrankung eher unangenehme soziale Trinkmotive (sozialer Druck, Konflikte mit anderen). Im fortgeschrittenen Suchtverlauf tritt hier eine Veränderung ein. Partnerschaften nehmen ab. Der Autonomiescore nimmt in der Selbstbeurteilung zu. All dies spricht dafür, dass sich der Kontakt zu anderen Personen immer mehr auf den Kreis anderer Abhängiger einschränkt. Konflikte und sozialer Druck treten in den Hintergrund. Im Kreis gleichermaßen von der Sucht Betroffener stehen dann angenehme Situationen als Trinkmotiv im Vordergrund.

6.2.2.2 Die Trinkhäufigkeit

Das Abstinenzverhalten stellt sich in der Faktorenanalyse sowohl im 3-Faktorenmodell über der Gesamtstichprobe, als auch im 4-Faktorenmodell über der eingeschränkten Stichprobe der Mehrfachentgifter als eigenständiger Faktor dar. Eine positive Korrelation besteht zur längsten Trockenphase. Zur genaueren Beschreibung von Personen mit langer Abstinenz ist analog dem Vorgehen in den vorangehenden Abschnitten eine binär codierte Zielvariable konstruiert worden.

Personen mit mindestens 150 Tagen Abstinenz in den letzten 6 Monaten erhalten die Codierung „1“. Personen mit weniger als 150 Abstinenztagen erhalten die Codierung „0“. Zu beachten bleibt entsprechend der Definition der Variablen, dass die Abstinenz außerhalb einer therapeutisch geschützten Umgebung erzielt worden ist. 10,1% der Stichprobe befinden sich in der Gruppe mit langer Abstinenz. In die anschließende binär-logistische Regression gehen die bekannten, an anderer Stelle beschriebenen Variablen (Tabelle 6.2-1) ein. Zusätzliche Variablen aus der Liste möglicher Covariaten (siehe Tabelle 6.2-2) führen nicht zu einer entscheidenden Verbesserung des Modells und werden hier erst einmal nicht berücksichtigt. Es ergibt sich eine Gesamtklassifikation von 78,4% bei geringfügigen Abweichungen in Bezug auf die beiden Codierungsgruppen. Die übrigen Kenngrößen des Modells sind in Anhang 9.2 zusammengestellt.

Unter den Prädiktoren (siehe Tabelle 6.2.2.2-1) dominieren DITS-40 Variablen.


[Seite 63↓]

„Angenehme Emotionen“ und „Unangenehme Emotionen“ gehen jeweils mit negativem Regressionskoeffizienten in die Regressionsgleichung ein. Das bedeutet, dass zunehmende Scorewerte der genannten Variablen die Wahrscheinlichkeit erniedrigen, in die Gruppe mit langer Abstinenz zu fallen.

Tabelle 6.2.2.2-1: Prädiktoren des Suchtverhaltens – lange Abstinenz

RegressionskoeffizientB

Wald

Sig.

Exp(B)

Angenehme

Emotionen

-0,042

10,614

0,001

0,959

Unangenehme

Emotionen

-0,034

9,901

0,002

0,967

Zufriedenheit

mit der

Partnerschaft

0,250

4,707

0,030

1,284

Konstante

-0,895

3,412

0,065

0,409

In der Rangfolge der Wichtigkeit an dritter Stelle folgt die Variable „Zufriedenheit mit der Partnerschaft“. Entsprechend der Definition der Variablen und entsprechend dem positiven Vorzeichen des Regressionskoeffizienten sind Personen mit langer Abstinenz in ihrer Partnerschaft unzufriedener.

Insgesamt erscheint das Abstinenzverhalten insbesondere von DITS-40 Variablen bestimmt. Hohe Scorewerte in den entsprechenden Bereichen stehen einer langen Abstinenz im Wege. Die Persönlichkeitsvariablen im engeren Sinn erscheinen nicht unter den Prädiktoren des hier aufgeführten Modells. Alternative Modelle unter Einschluss von Covariaten des Suchtverhaltens werden in Abschnitt 7.3 diskutiert und in Anhang 9.3 vorgestellt.

Eine analoge Modellrechnung für kurze Abstinenzphasen bestätigt das bisherige Ergebnis im wesentlichen. Tabelle 6.2.2.2-2 stellt die Gütekriterien und Prädiktoren eines entsprechenden Modells für kurze Abstinenzzeiten vor. Hierbei sind Personen mit Abstinenzzeiten von höchstens sieben Tagen zusammengefasst worden. Es handelt sich hierbei um 20,8% der Gesamtstichprobe (gültige Prozente).


[Seite innerhalb Tabelle 64↓]

Tabelle 6.2.2.2-2: Prädiktoren des Trinkverhaltens – kurze Abstinenz

Zielvariable

Klassifikation

Gesamt in %

Nagelkerkes

R-Quadrat

Hosmer

Lemeshow

Signifikanz

Fläche unter

ROC

Kurz trocken

(≤ 7 Tage)

66,8

,173

,346

,723

     

Prädiktoren

    

RegressionskoeffizientB

Wald

Sig.

Exp(B)

Unangenehme

Emotionen

0,021

7,825

0,005

1,021

Sozialer

Druck

0,016

6,462

0,011

1,016

Konstante

-3,121

52,907

0,000

0,044

Die Prädiktoren „unangenehme Emotionen“ und „sozialer Druck“ werden ausgewählt. Dabei gehen die genannten Variablen nun mit positivem Regressionskoeffizienten in die Gleichung ein. Das heißt, hohe Scorewerte erhöhen die Wahrscheinlichkeit, in die Gruppe mit kurzer Abstinenz zu fallen. In jedem Fall stehen die DITS-40 Variablen bei der Modellkonstruktion ganz im Vordergrund, wenn es um eine Beschreibung des Abstinenzverhaltens durch Prädiktoren geht. Die Modellgüte fällt insgesamt bei kürzeren Abstinenzphasen ungünstiger aus.

6.2.3 Rückfall

Das Rückfallgeschehen wird unter drei Gesichtpunkten analysiert. Im ersten Schritt wird die Anzahl der Trinkrückfälle in einem vorgegebenen Zeitraum von sechs Monaten untersucht.

Im zweiten Schritt werden Rückfälle in Bezug auf ein begleitendes Lebensereignis analysiert.

Zuletzt geht es um eine genauere Beschreibung der Personen, die einen Rückfall mit erneuter Entgiftung innerhalb des Untersuchungszeitraums der Studie erlebt haben.

6.2.3.1 Rückfallhäufigkeit

Unter einem Trinkrückfall wird im Zusammenhang der hier vorliegenden Studie jedes erneute Trinken nach einer Phase der Abstinenz verstanden. Dabei wird erst dann von einem Rückfall gesprochen, wenn mindestens eine Entgiftungsbehandlung stattgefunden hat. Trotz einiger begrifflicher Unschärfen des Rückfallbegriffes wird die Anzahl an Trinkrückfällen in einem [Seite 65↓]Zeitraum von sechs Monaten einer genaueren Analyse unterzogen. Die Faktorenanalyse über der Teilstichprobe der Mehrfachentgifter (siehe Tabelle 6.1.2.1-2) stellt das Rückfallverhalten mit der Variablen „Anzahl der Rückfälle“ als eigenständigen Faktor dar. Die Clusteranalyse über den Variablen des Trinkverhaltens stellt die Variable „Anzahl der Rückfälle“ mehr in die Nähe zum Faktor „Schweregrad der Suchterkrankung“ (siehe Graphik 6.1.2.2-1). Analog dem Vorgehen in den vorangehenden Abschnitten wird eine binär codierte Zielvariable konstruiert. Die Codierung „1“ erhalten die Personen mit zehn und mehr Rückfällen in den letzten sechs Monaten. Die Codierung „0“ erhalten die Personen mit weniger als zehn Rückfällen in den letzten sechs Monaten. 16,7 % (gültige Prozente) der Teilstichprobe der Mehrfachentgifter befinden sich in der Gruppe mit vielen Rückfällen. In die anschließende binäre logistische Regression gehen die bekannten Variablen (Tabellen 6.2-1 und 6.2-2 ) ein. Als Variablen des Suchtverhaltens werden die Variablen „Alter bei Erstentgiftung“, „Anzahl Entgiftungsbehandlungen“ und „Alkohol pro Tag in g“ eingegeben (siehe Tabelle 6.2-2). Unter diesen Voraussetzungen entsteht ein gutes Modell mit einer Gesamtklassifikation von 83,2%. Die Gütekriterien des Modells sind in Anhang 9.2 zusammengefasst. Die ausgewählten Prädiktoren und ihre Kenngrößen sind in Tabelle 6.2.3.1-1 dargestellt.

Tabelle 6.2.3.1-1: Prädiktoren des Trinkverhaltens – viele Rückfälle

RegressionskoeffizientB

Wald

Sig.

Exp(B)

Angenehme

Situationen

mit anderen

0,041

10,895

0,001

1,042

selbstunsicher

0,045

7,422

0,006

1,046

Selbstvergessenheit

versus

Selbstzentrierung

-0,136

7,339

0,007

0,873

schizotypisch

-0,094

7,071

0,008

0,910

Anzahl Entgiftungen

-0,330

4,317

0,038

0,719

Alkohol pro Tag in g

0,003

5,631

0,018

1,003

Konstante

2,653

1,451

0,228

14,193

Wichtigster Prädiktor ist die DITS-40 Variable „Angenehme Situationen mit anderen“. Hohe Werte bedeuten eine hohe Wahrscheinlichkeit, in die Gruppe mit vielen Rückfällen zu fallen.

Es folgt die SKID-II Variable „selbstunsicher“. Entsprechend dem positiven Vorzeichen des Regressionskoeffizienten bedeuten hohe Werte an Selbstunsicherheit eine hohe [Seite 66↓]Wahrscheinlichkeit, der Gruppe mit vielen Rückfällen anzugehören. Es folgen die beiden Variablen „Selbstvergessenheit versus Selbstzentrierung“ und „schizotypisch“. Beide haben einen negativen Regressionskoeffizienten. Hohe Scorewerte bedeuten deshalb eine hohe Wahrscheinlichkeit, in die Gruppe mit wenigen Rückfällen zu gehören. Zuletzt folgen die beiden Variablen (Covariaten) „Anzahl Entgiftungen“ und „Alkohol pro Tag in g“. Dabei führt eine hohe Trinkmenge in der Regel zu einer hohen Anzahl an Trinkrückfällen. Überraschenderweise führen viele Entgiftungen zu einer niedrigen Wahrscheinlichkeit, zur Gruppe mit vielen Rückfällen zu gehören. Hierbei bleibt zu beachten, dass sich die Anzahl an Entgiftungsbehandlungen auf die gesamte bisherige Suchtentwicklung bezieht. Die Anzahl an Rückfällen bezieht sich auf einen Zeitraum der letzten sechs Monate. Das zuvor dargestellte Modell arbeitet mit den Covariaten „Anzahl Entgiftungen“ und „Alkohol pro Tag in g“. Um weitere Persönlichkeitsvariablen nicht zu übersehen wird probeweise ein alternatives Modell ohne die oben genannten Covariaten gerechnet (Tabelle 6.2.3.1-2).

Tabelle 6.2.3.1-2: Prädiktoren des Trinkverhaltens – viele Rückfälle – Modell ohne Covariate

Zielvariable

Klassifikation

Gesamt in %

Nagelkerkes

R-Quadrat

Hosmer

Lemeshow

Signifikanz

Fläche unter

ROC

Anzahl Rückfälle

(≥10 Rückfälle)

69,2

,324

,547

,800

Prädiktoren

    

RegressionskoeffizientB

Wald

Sig.

Exp(B)

Angenehme

Situationen

mit anderen

0,027

8,855

0,003

1,028

Selbstvergessenheit

versus

Selbstzentrierung

-0,108

8,322

0,004

0,898

histrionisch

-0,036

5,570

0,018

0,965

Kontrolltest

0,020

3,843

0,050

1,020

Konstante

1,542

1,048

0,306

4,673

Die Modellgüte wird hierbei deutlich schlechter. Die Gesamtklassifikation sinkt auf 69,2%.

Es finden sich an vorderer Rangposition die bereits bekannten Prädiktoren „Angenehme Situationen mit anderen“ und „Selbstvergessenheit versus Selbstzentrierung“. Neu erscheint die [Seite 67↓]Persönlichkeitsvariable „histrionisch“. Hohe Score-Werte bedeuten eine hohe Wahrscheinlichkeit, zur Gruppe mit weniger Rückfällen zu gehören. Zuletzt erscheint die DITS-40 Variable „Kontrolltest“. Hohe Score-Werte bedeuten eine hohe Wahrscheinlichkeit, in die Gruppe mit vielen Rückfällen zu fallen. Insgesamt lässt sich die Personengruppe mit vielen Rückfällen in ihrer Persönlichkeit als selbstunsicher und selbstzentriert beschreiben. Histrionische Persönlichkeitsanteile stehen ganz im Hintergrund. Diese Personen suchen angenehme Situationen mit Gleichgesinnten auf. In diesen Situationen kommt es dann zum Rückfall.

6.2.3.2 Rückfallsituationen

Eine erste Beschreibung von Rückfallsituationen findet sich in Abschnitt 6.1 (siehe Graphik 6.1.1.-1 und 6.1.2.2-2). Hierbei sind nach einer Clusteranalyse über den Variablen fünf übergeordnete, interpretierbare Cluster ausgewählt worden:

Für jedes Cluster ist eine binär codierte Zielvariable konstruiert worden. Mit „1“ codiert ist jeweils das Rückfallereignis in der entsprechenden Situation. Mit „0“ codiert ist das Ereignis „kein Rückfall“. Entsprechend dem Vorgehen in den vorangehenden Abschnitten sind jeweils binär logistische Regressionen gerechnet worden. Die Klassifikationsraten und die Gütekriterien der Modelle finden sich in Anhang 9.2. Die Gesamtklassifikationsraten liegen je nach Modell zwischen 69 und 78%. Die übrigen modelltheoretischen Kenngrößen sind akzeptabel. Die Prädiktoren und ihre Kenngrößen sind in den Tabelle 6.2.3.2-1 und 6.2.3.2-2 zusammengefasst. Auch die Kenngrößen der Prädiktoren sind akzeptabel.


[Seite 68↓]

Tabelle 6.2.3.2-1: Prädiktoren des Rückfallverhaltens - Rückfallsituationen

Zielvariable

Prädiktor

RegressionskoeffizientB

Wald

Sig.

Exp(B)

gesundheitliche Veränderungen

Kontrolltest

0,024

7,796

0,005

1,024

 

Beschwerdefreiheit

versus

Nervosität

-0,048

6,755

0,009

0,953

 

Zufriedenheit

-Leben allgemein

0,414

5,201

0,023

1,512

 

Konstante

-1,869

2,546

0,111

0,154

      

Konflikte in der Partnerschaft

Konflikte

mit anderen

0,039

10,484

0,001

1,040

 

Zufriedenheit

-Gesundheit

0,388

7,464

0,006

1,474

 

Selbstvergessenheit

versus

Selbstzentrierung

-0,062

5,994

0,014

0,940

 

Körperliches Unwohlsein

-0,029

5,830

0,016

0,972

 

Konstante

0,086

0,006

0,938

1,090

      

berufliche Veränderungen

Negativistisch

0,030

8,557

0,003

1,030

 

Mit Partner

zusammenlebend

-nein

1,462

8,227

0,004

4,313

 

Anzahl Entgiftungen

-0,202

7,823

0,005

0,817

 

Zufriedenheit

-Beruf

0,382

7,387

0,007

1,466

 

Kontrolltest

0,021

5,777

0,016

1,021

 

Konstante

-3,878

19,965

0,000

0,021

      


[Seite innerhalb Tabelle 69↓]

Fortsetzung von Tabelle 6.2.3.2-1

Zielvariable

Prädiktor

RegressionskoeffizientB

Wald

Sig.

Exp(B)

individuell private Umbrüche

Unangenehme

Emotionen

0,053

16,195

0,000

1,055

 

Körperliches Unwohlsein

-0,041

8,450

0,004

0,960

 

Mit

Partner zusammenlebend

-nein

1,778

7,992

0,005

5,919

 

Geschlecht

-männlich

-1,895

7,173

0,007

0,150

 

Zufriedenheit

-Gesundheit

0,438

6,496

0,011

1,550

 

Zufriedenheit

-Partnerbeziehung

-0,308

4,227

0,040

0,735

 

Zwanghaft

0,026

3,769

0,052

1,026

 

Konstante

-3,652

11,404

0,001

0,026

      

Weihnachten Neujahr Familienfeste

Sozialer Druck

0,026

13,126

0,000

1,026

 

Selbstvergessenheit

versus

Selbstzentrierung

-0,064

5,666

0,017

0,938

 

Konstante

0,699

0,387

0,534

2,012

Unter den Prädiktoren dominieren insgesamt die DITS-40 Variablen. Positive Regressionskoeffizienten erhöhen die Wahrscheinlichkeit, in die Rückfallgruppe zu fallen. Negative Regressionskoeffizienten erhöhen die Wahrscheinlichkeit, in die Gruppe mit keinem Rückfall zu gehören.

Die aufgezeigten Zusammenhänge sind inhaltlich plausibel. Bei „Konflikten in der Partnerschaft“ stehen „Konflikte mit anderen“ im Vordergrund. Im Zusammenhang von „Weihnachten, Neujahr und Familienfesten“ steht „sozialer Druck“ im Vordergrund. Der „Kontrolltest“ ist im Zusammenhang von Rückfällen bei „gesundheitlichen Veränderungen“ wichtig. „Unangenehme Emotionen“ dominieren im Zusammenhang „individuell privater [Seite 70↓]Umbrüche“. Die Persönlichkeitsvariablen treten an verschiedener Stelle in den Modellen auf. Die Interpretation der Regressionskoeffizienten ist an anderer Stelle beschrieben worden. Positive Regressionskoeffizienten erhöhen die Wahrscheinlichkeit, zur Rückfallgruppe zu gehören. Negative Regressionskoeffizienten erhöhen entsprechend die Wahrscheinlichkeit, zur Gruppe ohne Rückfall zu gehören. Bei „beruflichen Veränderungen“ stehen „negativistische“ Verhaltensweisen im Vordergrund. Ein „selbstzentrierter“ Interaktionsstil macht sich negativ bei „Konflikten in der Partnerschaft“ und im Zusammenhang von „Weihnachten, Neujahr und Familienfesten“ bemerkbar. Eine starke „Nervosität“ wirkt ungünstig bei Rückfällen im Zusammenhang „gesundheitlicher Veränderungen“. Zuletzt steht ein „zwanghafter“ Interaktionsstil einer Bewältigung „individuell privater Umbrüche“ entgegen. Auch „Zufriedenheiten“ sind im Zusammenhang der Rückfallereignisse bedeutsam. Positive Regressionskoeffizienten bedeuten bei Unzufriedenheit in dem entsprechenden Bereich eine erhöhte Wahrscheinlichkeit, zur Rückfallgruppe zu gehören. Negative Regressionskoeffizienten bedeuten bei Unzufriedenheit in dem entsprechenden Bereich eine erhöhte Wahrscheinlichkeit, zur Gruppe ohne Rückfall zu gehören. Zuletzt kommen auch soziodemographische Variablen unter den Prädiktoren vor. Personen, die nicht in einer Partnerschaft leben, sind stärker gefährdet, einen Rückfall im Zusammenhang „beruflicher Veränderungen“ oder „individuell privater Umbrüche“ zu erleiden. Männer sind weniger gefährdet, einen Rückfall im Zusammenhang „individuell privater Umbrüche“ zu erleben.

Die Covariaten des Suchtverhaltens aus Tabelle 6.2-2 spielen im Zusammenhang der Rückfallsituationen keine Rolle.

Zusammenfassend lassen sich folgende Rückfallgruppen herausarbeiten:

Um in Abschnitt 7.3 Hypothese 6 diskutieren zu können, ist an dieser Stelle eine Ergänzung erforderlich. Inhaltlich geht es um den möglichen Einfluss von Persönlichkeitsvariablen auf Rückfälle bei traumatischen Lebensereignissen. Hierzu wird eine neue binär codierte Variable aus den Einzelereignissen „Tod des Partners“, „Tod eines Familienangehörigen“, „Tod eines Freundes“ und „Opfer körperlicher Gewalt“ konstruiert. Die Variable „Opfer sexueller Gewalt“ wird nicht aufgenommen, da sie in der Studie von keinem Teilnehmer angekreuzt worden ist. Die Codierung „1“ erhalten die Personen, die einen Rückfall im Kontext traumatischer Lebensereignisse erlebt haben. Es handelt sich um 18,2 % (gültige Prozente) der Teilstichprobe der „Mehrfachentgifter“. In die folgende Regression sind die bekannten Variablen (Tabellen 6.2-1und 6.2-2 ) aufgenommen worden. Bei einigermaßen ausgewogener Klassifikation ergibt sich eine Gesamtklassifizierungsrate des Modells von 70.1%. Die übrigen modelltheoretischen Kenngrößen finden sich in Anhang 9.2.

Die Prädiktoren des Modells gehen aus Tabelle 6.2.3.2-3 hervor.

Tabelle 6.2.3.2-2: Prädiktoren des Rückfallverhaltens – traumatische Lebensereignisse

RegressionskoeffizientB

Wald

Sig.

Exp(B)

schizoid

0,035

8,670

0,003

1,036

schizotypisch

0,034

7,664

0,006

1,035

selbstunsicher

-0,021

3,843

0,050

0,979

Konstante

-3,242

24,282

0,000

0,039

Wichtigster Prädiktor ist die SKID-II Variable „schizoid“. Es folgen die SKID-II Variablen „schizotypisch“ und „selbstunsicher“. Auffallend ist, dass das Modell nur auf Persönlichkeitsvariablen zurückgreift. Wichtigster Prädiktor für einen Rückfall im Kontext traumatischer Lebenserfahrungen ist demnach ein schizoider Persönlichkeitsstil.


[Seite 72↓]

6.2.3.3  Rückfall innerhalb des Untersuchungszeitraums

Ein Teil der Probanden hat innerhalb der Studiendauer einen erneuten Rückfall erlebt und ist erneut entgiftet worden. Insgesamt handelt es sich um 38 Personen. Diese entsprechen 12,8% der Gesamtstichprobe.

Eine genauere Beschreibung dieser Personengruppe ist Tabelle 6.2.3.3-1 zu entnehmen.

Tabelle 6.2.3.3-1: Prädiktoren des Rückfallverhaltens – Rückfall innerhalb des Untersuchungszeitraums

Zielvariable

Klassifikation

Gesamt in %

Nagelkerkes

R-Quadrat

Hosmer

Lemeshow

Signifikanz

Fläche unter

ROC

Rückfall innerhalb des Untersuchungszeitraums

67,1

,161

,583

,726

Prädiktoren

    

RegressionskoeffizientB

Wald

Sig.

Exp(B)

Expansivität

0,054

7,106

0,008

1,056

Mit Partner zusammenlebend
-nein

1,215

6,944

0,008

3,370

Zufriedenheit mit

Freundeskreis

0,332

5,844

0,016

1,393

narzißtisch

-0,026

3,963

0,046

0,974

Anzahl Freunde

0,038

3,435

0,064

1,039

Konstante

-5,967

22,135

0,000

0,003

Ohne die Gütekriterien und alle Prädiktoren im einzelnen zu diskutieren, sei an dieser Stelle festgehalten: Die Variable „Expansivität“ ist der wichtigste Prädiktor. Expansives Verhalten charakterisiert die oben beschriebene Personengruppe am besten


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27.05.2005