How can we best act upon contextual factors that influence mental health in lower socio-economic groups? Insights offered by system dynamics methodologies

Contextuele determinanten, zoals sociaaleconomische omstandigheden, zijn van groot belang voor mentale gezondheid. De relatie tussen deze determinanten en mentale gezondheid is complex: contextuele determinanten interacteren met biologische, psychologische en sociale processen en die interacties kunnen tot vicieuze cirkels leiden. Het ontrafelen van deze complexiteit en het identificeren van aangrijpingspunten voor interventies is noodzakelijk voor het bevorderen van mentale gezondheid.

Doel

Het doel van dit voorstel is de complexe relatie tussen contextuele determinanten en mentale gezondheid te duiden. We focussen specifiek op de relatie tussen bestaansonzekerheid en depressie. We gebruiken systeem dynamische methoden (Causal Loop Diagrams, Group Model Building, System Dynamic Models) om: 1. te begrijpen hoe bestaansonzekerheid het risico op depressie verhoogt, en 2. aangrijpingspunten te identificeren voor interventies om depressie te voorkomen. Tenslotte reflecteren we op de meerwaarde van de met deze methoden verkregen inzichten voor beleid en onderzoek.

Aanpak/werkwijze

Het plan van aanpak bestaat uit drie workpackages (WP). Het doel van het eerste WP is te begrijpen hoe bestaansonzekerheid en depressie met elkaar samenhangen. Dit doen we in epidemiologische studies, en met behulp van een kwalitatief en een kwantitatief model dat de mechanismen die onder deze relatie ligt beschrijven. Het tweede WP beoogt op basis van deze mechanismen aangrijpingspunten te identificeren die tot substantiële veranderingen in de werking van het complexe systeem kunnen leiden, zodanig dat depressie wordt voorkomen. Die aangrijpingspunten zullen zowel kwalitatief als kwantitatief worden afgeleid. Het laatste WP resulteert in aanbevelingen voor beleid, over hoe de relatie tussen bestaansonzekerheid en depressie te doorbreken. Ook reflecteert dit WP op de waarde van de gebruikte methoden.

Samenwerkingspartners

Dit project is een samenwerking tussen 

• wetenschappers van het Amsterdam UMC, de UvA en het Trimbos met een track record in sociaaleconomische ongelijkheid in gezondheid, geestelijke gezondheid/depressie en ongelijkheden daarin, complexiteitswetenschap en computational modelling, en beleidswetenschappen. 
• en verschillende actoren in de gemeente Amsterdam, in de context van Thrive Amsterdam. Thrive is een samenwerking tussen de gemeente Amsterdam met organisaties voor geestelijke gezondheidszorg in de stad Amsterdam, Cliëntenbelang Amsterdam, koepelorganisaties voor eerstelijnszorg, zorgverzekeraar, en onderzoeksinstituten in Amsterdam UMC, Universiteit van Amsterdam en Vrije Universiteit, en mensen met persoonlijke ervaring met de problematiek. 

Er is ook een verbinding met stakeholders in andere settings dan Amsterdam, inclusief het nationale niveau zoals het ministerie van VWS. 

(Verwachte) resultaten

Welke veranderingen in contextuele factoren kunnen depressie voorkomen? Op deze vraag is nauwelijks een wetenschappelijk onderbouwd antwoord te geven. Bijvoorbeeld: als we het inkomen van mensen in bestaansonzekerheid verhogen, zal dat tot lagere depressiecijfers leiden? Het antwoord op deze vraag is niet vanzelfsprekend, maar hangt van van interacties tussen contextuele factoren: als een hoger inkomen het gevolg is van een hogere werkgelegenheid, is het mogelijk dat een betaalde baan ook stress kan verhogen bij bijvoorbeeld moeders met jonge kinderen. Natuurlijke experimenten waarbij het inkomen wordt verhoogd, laten gemengde resultaten zien, wat deze complexiteit bevestigt. Hoewel natuurlijke experimenten inzicht kunnen bieden in de potentiële impact van dergelijke beleidsmaatregelen, wordt het gebruik ervan ernstig belemmerd door het feit dat zeer weinig daadwerkelijke beleidsmaatregelen zich lenen voor impactevaluatie. Dit weerhoudt beleidsmakers er weer van om dergelijke beleidsmaatregelen te implementeren, omdat de impact ervan op de gezondheid niet a priori kan worden ingeschat. Wij verwachten dat dit project, door de toepassing van systeem dynamische methoden, tot aanbevelingen voor maatregelen kunnen leiden die deze beleidsinertie kan doorbreken.