26kgg066 10.3205/26kgg066 urn:nbn:de:0183-26kgg0660 Meeting Abstract Demirer Demirer Ibrahim I

Universitätsklinikum Bonn, CHSR, Bonn, Deutschland

author Krüger Krüger Heike H

Universität zu Köln, DSS, Köln, Deutschland

author Schmitz Schmitz Alina Lena AL

Tu Dortmund, SAG, Dortmund, Deutschland

author German Medical Science GMS Publishing House

Düsseldorf

610 20251030 germ This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 License. Dieser Artikel ist ein Open-Access-Artikel und steht unter den Lizenzbedingungen der Creative Commons Attribution 4.0 License (Namensnennung). M0662 066 Deutsche Gesellschaft für Allgemeinmedizin und Familienmedizin Deutsche Gesellschaft für Sozialmedizin und Prävention Netzwerk Evidenzbasierte Medizin e.V. Deutsche Gesellschaft für Medizinische Soziologie 60. Kongress für Allgemeinmedizin und Familienmedizin Gesundheit gestalten Gesundheitskompetenz und Lebensqualität Göttingen 20260930 20261002 V-12-05 TextHintergrund: Die 2020er Jahre sind durch überlappende Krisen („Polykrisen“) wie COVID-19, Ukrainekrieg, Energiepreisschocks und Inflation geprägt. Deren gemeinsame Effekte auf individuelles Wohlbefinden und gesellschaftliche Resilienz sind bislang unzureichend untersucht, da etablierte kausale Methoden bei multiplen, simultanen Schocks an Grenzen stoßen.Zielsetzung/Fragestellung: Ziel ist es, die kausalen Effekte von Polykrisen auf Gesundheit, subjektives Wohlbefinden und ökonomische Sorgen zu identifizieren und dabei insbesondere methodische Ansätze zur Analyse überlappender Interventionen weiterzuentwickeln. Untersucht wird am Beispiel Deutschlands, wie sich sozialpsychologische Outcomes ohne die Polykrisen entwickelt hätten und ob sich Unterschiede zwischen Ost- und Westdeutschland zeigen.Material & Methoden: Die Analyse basiert auf einem hierarchischen Datensatz, der Mikrodaten des European Social Survey (2010–2023/24) mit regionalen Makrodaten (Eurostat) kombiniert.Methodischer Kern ist eine mikro-adjustierte, augmentierte Synthetic-Control-Methode (aug-SCM), die in zwei Dimensionen erweitert wird: (1) Integration von Individualdaten in die Konstruktion synthetischer Kontrollgruppen zur Abbildung innerhalb-regionaler Heterogenität; (2) Einsatz von Machine-Learning-Verfahren zur flexiblen Gewichtung und Bias-Korrektur in hochdimensionalen Settings. Dieser Ansatz versucht kausale Inferenz trotz überlappender Schocks zu ermöglichen und variierender Exposition und potenzieller Verletzungen klassischer Identifikationsannahmen.Ergebnisse: Deutschland verbleibt im europäischen Vergleich im oberen Drittel zentraler sozialpsychologischer Outcomes, weist jedoch seit Beginn der Polykrisen einen einzigartig starken Rückgang auf, die sich heterogen zeigen und stärker in Ostdeutschland sowie in bestimmten Alters- und Berufsgruppen sind.Diskussion: Die Studie zeigt, dass mikrobasierte Erweiterungen der SCM geeignet sind, komplexe, simultane Krisen kausal zu analysieren. Damit wird ein methodischer Zugang bereitgestellt, der über klassische Differenz-von-Differenzen-Ansätze hinausgeht und insbesondere für die Gesundheitsforschung in Krisenkontexten relevant ist.Take Home Message für die Praxis: Polykrisen verstärken gesundheitliche Ungleichheiten und erscheinen in Deutschland besonders stark. Gleichzeitig eröffnet die Weiterentwicklung mikrobasierter SCM-Ansätze neue Möglichkeiten, komplexe Kriseneffekte zu identifizieren und politische Maßnahmen gezielter auszurichten.Interessenkonflikte: Keine 0 0 0 0