Depressive symptoms, education, gender and history of migration - an intersectional analysis using data from the German National Cohort (NAKO)
Background: The educational gradient in depressive symptoms is well documented. Gender and history of migration have also been found to be associated with depressive symptoms. Intersectional approaches enable the analysis of the interplay of different social factors at a time to gain a deeper unders...
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| Main Authors: | , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |
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| Format: | Article (Journal) |
| Language: | English |
| Published: |
21 April 2025
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| In: |
International journal for equity in health
Year: 2025, Volume: 24, Pages: 1-11 |
| ISSN: | 1475-9276 |
| DOI: | 10.1186/s12939-025-02479-2 |
| Online Access: | Resolving-System, kostenfrei, Volltext: https://doi.org/10.1186/s12939-025-02479-2 Verlag, kostenfrei, Volltext: https://equityhealthj.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12939-025-02479-2 Resolving-System, kostenfrei: https://doi.org/10.25673/119124 
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| Author Notes: | Nico Vonneilich, Heiko Becher, Klaus Berger, Patricia Bohmann, Hermann Brenner, Stefanie Castell, Nico Dragano, Volker Harth, Stefanie Jaskulski, André Karch, Thomas Keil, Lilian Krist, Berit Lange, Michael Leitzmann, Janka Massag, Claudia Meinke-Franze, Rafael Mikolajczyk, Nadia Obi, Tobias Pischon, Marvin Reuter, Börge Schmidt, Ilais Moreno Velásquez, Henry Völzke, Christian Wiessner, Olaf von dem Knesebeck and Daniel Lüdecke |
| Summary: | Background: The educational gradient in depressive symptoms is well documented. Gender and history of migration have also been found to be associated with depressive symptoms. Intersectional approaches enable the analysis of the interplay of different social factors at a time to gain a deeper understanding of inequalities in depressive symptoms. In this study, intersectional inequalities in depressive symptoms according to education, gender and history of migration are analysed. Methods: The German National Cohort (NAKO, N = 204,783) collected information on depressive symptoms (PHQ-9), which was used as an outcome variable. Educational attainment (ISCED-97), gender, and history of migration constituted the different social strata in the analyses. The predicted probabilities of depressive symptoms for 30 social strata were calculated. Multilevel analysis of individual heterogeneity and discriminatory accuracy (MAIHDA) was applied, using logistic regression and social strata were introduced as higher-level unit interaction terms. Results: The analyses revealed an educational gradient in depressive symptoms, with differences within each educational group when gender and history of migration were introduced to the models. The predicted probabilities of depressive symptoms varied between the most advantaged and the most disadvantaged social strata by more than 20% points. Among the three studied variables, education contributed the most to the variance explained by the MAIHDA models. The between-strata differences were largely explained by additive effects. Conclusions: We observed a robust educational gradient in depressive symptoms, but gender and history of migration had substantial contribution on the magnitude of educational inequalities. An intersectional perspective on inequalities in depressive symptoms enhances current knowledge by showing that different social dimensions may intersect and contribute to inequalities in depressive symptoms. Future studies on inequalities in depression may greatly benefit from an intersectional approach, as it reflects lived inequalities in their diversity. Hintergrund: Der Bildungsgradient bei depressiven Symptomen ist gut dokumentiert. Auch Geschlecht und Migrationshintergrund stehen nachweislich in Zusammenhang mit depressiven Symptomen. Intersektionale Ansätze ermöglichen die gleichzeitige Analyse des Zusammenspiels verschiedener sozialer Faktoren, um ein tieferes Verständnis für Ungleichheiten bei depressiven Symptomen zu gewinnen. In der vorliegenden Studie werden intersektionale Ungleichheiten bei depressiven Symptomen in Abhängigkeit von Bildung, Geschlecht und Migrationshintergrund analysiert. Methoden: Im Rahmen der Nationalen Kohorte (NAKO, N = 204.783) wurden Daten zu depressiven Symptomen (PHQ-9) erhoben, die als Zielvariable (Outcome) verwendet wurden. Bildungsabschluss (ISCED-97), Geschlecht und Migrationshintergrund bildeten in den Analysen die verschiedenen sozialen Schichten. Es wurden die prognostizierten Wahrscheinlichkeiten für das Auftreten depressiver Symptome für insgesamt 30 soziale Schichten berechnet. Zur Anwendung kam die Multilevel Analysis of Individual Heterogeneity and Discriminatory Accuracy (MAIHDA) auf der Grundlage einer logistischen Regression, wobei die sozialen Schichten als Interaktionsterme auf höherer Ebene in das Modell eingeführt wurden. Ergebnisse: Die Analysen offenbarten einen Bildungsgradienten bei depressiven Symptomen; dabei zeigten sich innerhalb der einzelnen Bildungsgruppen deutliche Unterschiede, sobald Geschlecht und Migrationshintergrund in die Modelle einbezogen wurden. Die prognostizierten Wahrscheinlichkeiten für depressive Symptome variierten zwischen der am stärksten privilegierten und der am stärksten benachteiligten sozialen Schicht um mehr als 20 Prozentpunkte. Von den drei untersuchten Variablen trug der Bildungsgrad am stärksten zur Varianzaufklärung durch die MAIHDA-Modelle bei. Die Unterschiede zwischen den einzelnen Schichten ließen sich größtenteils durch additive Effekte erklären. Schlussfolgerungen: Wir konnten einen robusten Bildungsgradienten bei depressiven Symptomen feststellen; Geschlecht und Migrationshintergrund übten jedoch einen erheblichen Einfluss auf das Ausmaß dieser bildungsbedingten Ungleichheiten aus. Eine intersektionale Perspektive auf Ungleichheiten bei depressiven Symptomen erweitert das bestehende Wissen, indem sie aufzeigt, dass sich verschiedene soziale Dimensionen überschneiden und gemeinsam zu Ungleichheiten bei depressiven Symptomen beitragen können. Zukünftige Studien zu Ungleichheiten im Bereich der Depression können von einem intersektionalen Ansatz erheblich profitieren, da dieser die gelebten Ungleichheiten in ihrer ganzen Vielfalt abbildet. [Mit KI übersetzt] |
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| Item Description: | Gesehen am 22.10.2025 |
| Physical Description: | Online Resource |
| ISSN: | 1475-9276 |
| DOI: | 10.1186/s12939-025-02479-2 |