The clustering of life events
in a forensic psychiatric group
Marloes van Lierop
GGzE centrum voor kinder- en jeugdpsychiatrie
Universiteit Van Amsterdam
December 2012
Begeleidster: drs. Lisette de Ruijter (GGzE)
Eerste Beoordelaar: dr. Ilja Bongers (GGzE)
Tweede beoordelaar: prof. dr. Geert Jan Stams (UVA)
Studierichting: forensische orthopedagogiek
Studentnummer: 10280774
Inleiding
Ontwikkelings- en levensloopcriminologie is een nog relatief jonge stroming binnen de criminologie. De stroming richt zich op drie thema’s: allereerst de ontwikkeling van crimineel en antisociaal gedrag en hierop inhakende preventiemethoden; ten tweede de risicofactoren, op verschillende leeftijden, voor de ontwikkeling van criminele carrières; en ten derde de effecten van gebeurtenissen tijdens de levensloop op het verloop van criminele carrières (Farrington, 2003). Ieder mens heeft een andere levensloop en maakt andere
gebeurtenissen mee in zijn of haar leven die de persoon kunnen vormen. In de literatuur staan deze
gebeurtenissen ook wel bekend als zogenaamde life events. In deze studie wordt onderzocht welke life events voorkomen bij een forensisch psychiatrische doelgroep en of ze in te delen zijn in verschillende clusters. Het is van belang dat onderzoek op dit gebied plaatsvindt vanwege de grote hoeveelheid life events. Verder is het wenselijk de hoeveelheid variabelen te reduceren. Clustering zou dit mogelijk kunnen maken. In de volgende paragraaf zal allereerst ingegaan worden op de relatie tussen life events en delinquent gedrag. Vervolgens zal besproken worden hoe life events gemeten kunnen worden en welke mogelijkheden voor clustering er zijn. Life events zijn gebeurtenissen die veranderingen teweegbrengen in het dagelijks functioneren van een persoon. Voorbeelden van life events zijn: scheiding van ouders, overlijden van naasten, persoonlijke ziekten, verleden van pesten, middelenmisbruik in gezin, verleden van seksueel of fysiek geweld
(Dohrenwend, 2006). Soms wordt onderscheid gemaakt tussen life events enerzijds en risico- en protectieve factoren anderzijds. Life events vinden veelal plotseling en onverwacht plaats, het effect dat ze hebben kan positief of negatief zijn. Risicofactoren hangen daarentegen samen met het ontstaan, toenemen of voortzetten van een probleem. Protectieve factoren hangen samen met de afwezigheid of afname van een probleem. Een voorbeeld ter verduidelijking van het onderscheid is het volgende: het overlijden van een naaste kan gezien worden als een life event in iemands leven. Deze gebeurtenis kan leiden tot een probleem wanneer iemand beschikt over minder protectieve dan risicofactoren die van invloed zijn op het gedrag. Life events worden ook wel beschouwd als een bijzondere vorm van protectieve of risicofactoren (Meij & Boendermaker, 2008). Onderzoek naar life events wordt al lange tijd gedaan. Duidelijk is geworden dat life events zowel negatieve als positieve effecten kunnen hebben. Life events kunnen een risico vormen voor de ontwikkeling van delinquent gedrag, bijvoorbeeld wanneer sprake is van een hoge mate van armoede, geweld of psychische problemen in het leven van jongeren (van der Laan, van der Schans, Bogaerts, & Doreleijers, 2009). Life events en risicofactoren met een predictieve waarde voor delinquent gedrag zijn op individueel niveau onder andere: onrustig gedrag, mannelijk geslacht, complicaties bij bevalling, agressie, een stoornis in combinatie met ADHD, een laag (verbaal) intelligentieniveau, aandachts- en schoolproblemen, afwijzing door moeder, trauma’s en politiecontacten. Op gezinsniveau zijn onder meer armoede, werkloosheid en criminaliteit van ouders, ouderlijke ruzies en afwijkend of afwijzend oudergedrag predictoren. Op schoolniveau kunnen pesten, spijbelen, slechte leerprestaties en een risicovolle vrijetijdsbesteding als risicofactor aangewezen worden. Tot slot zijn achterstandsbuurten, delinquente vrienden en geringe sociale bindingen predictoren van delinquent gedrag op omgevingsniveau (Grant et al., 2003; Stol 2006; Ferwerda, Jakobs, & Beke, 2006; van der Laan et
al., 2009). Naast het feit dat life events predictoren van delinquent gedrag kunnen zijn, zouden life events wellicht de vatbaarheid voor fysieke en psychische stoornissen kunnen vergroten (Sandberg & Rutter, 2008).
Zoals eerder al genoemd, is het mogelijk dat life events delinquent gedrag voorspellen of hierop van invloed zijn. Bestaande criminologische theorieën hebben visies op de invloed van life events op de
ontwikkeling van een individu. Een voorbeeld hiervan heeft betrekking op verschillende ontwikkelingspaden die een individu kan doorlopen (Compas, Hinden, & Gerhardt, 1995). Ieder individu doorloopt in zijn leven een bepaald pad waarin zowel negatieve als positieve gebeurtenissen meegemaakt worden. Deze
gebeurtenissen kunnen er toe leiden dat een individu zich op een bepaalde manier gaat ontwikkelen en bijvoorbeeld wel of geen delinquent gedrag gaat vertonen voor korte of langere tijd.
De sociale controle theorie van Hirschi (1969, zoals beschreven in Sampson & Laub, 1993) toont aan dat life events ook positieve gevolgen kunnen hebben. Deze theorie gaat er van uit dat delinquent gedrag afhankelijk is van ouderlijke processen en van de mate van hechting aan ouders, school, (delinquente) vrienden, broers/zussen. Ook indirecte effecten zijn van invloed zoals sociale klasse, etniciteit, verstoorde families, lage intelligentie en stoornissen. Crimineel gedrag zal altijd een kosten/batenanalyse zijn die een piek kent in de adolescentieperiode. Hoe meer negatieve life events iemand meemaakt des te groter de kans dat de keuze gemaakt wordt om crimineel gedrag te vertonen. Positieve life events zouden er daarentegen juist voor kunnen zorgen dat iemand weer het goede pad op gaat, omdat de baten van de criminaliteit niet meer tegen de kosten opwegen. De veroorzaakte verandering zou een bijdrage kunnen leveren aan het stoppen van antisociaal gedrag omdat een individu een ander levenspad kiest door te trouwen of een baan krijgt. Andere voorbeelden van life events die als positief gezien kunnen worden zijn onder meer het behalen van een diploma en het krijgen van een relatie (Miller & Rahe, 1997).
Kinderen en jongeren lopen een groter risico op een problematische ontwikkeling wanneer zij te maken krijgen met een opeenvolging of opeenstapeling van verschillende life events en de interactie daarvan (Rutter, 1985). De cumulatieve theorie beaamt dit en stelt dat er een groter risico is op crimineel gedrag wanneer er meer life events meegemaakt worden. Het risico wordt groter wanneer problemen ervaren worden op verschillende domeinen in het leven van een individu, zoals: school, gezin en vrienden. Hierdoor ontstaat een complexe wisselwerking tussen vroege risicofactoren onderling, tussen latere stoornissen onderling en tussen risicofactoren en stoornissen (van der Laan & Blom, 2006). In Nederland hebben jongeren in de algemene populatie minimaal twee of drie life events meegemaakt. De meest voorkomende life events zijn het overlijden van een dierbare (ongeveer 72% van de jongeren tussen de 12 en 18 jaar oud), langdurige ziekte van een dierbare (32%) en scheiding van ouders (18 à 19%) (gemeten met de scoringslijst ‘ingrijpende gebeurtenissen’ van de Gezondheidsmonitor van het RIVM, 2005). Bij delinquente jongeren zou dit aantal echter aanzienlijk hoger liggen, namelijk rond de zeven life events. Delinquente jongeren zouden vaker verhuisd zijn, meer politiecontacten hebben, vaker problemen op het werk of op school hebben en meer financiële problemen ervaren (Boendermaker, 1998; van der Meer & Tielen, 2010; van de Laar et al., 2011). Het effect dat life events (positief of negatief) kunnen hebben op het leven van een individu, zou met 25% per jaar afnemen (Hillegers et al., 2004).
Zoals uit het bovenstaande blijkt maakt ieder mens in zijn of haar leven bepaalde stressvolle gebeurtenissen mee de ontwikkeling van een individu bepalen. Tevens kan gesteld worden dat mensen ontzettend veel verschillende life events mee kunnen maken. De systematische ordening van deze
gebeurtenissen zou orde kunnen scheppen in de grote hoeveelheid mogelijke life events. Er kan gegroepeerd worden in specifieke domeinen (zoals gezin en werk) of in bepaalde karakteristieken van de gebeurtenis (zoals verlies, geweld of afwijzing) (Grant, Compas, Thurm, McMahon, & Gipson, 2004). Om erachter te komen welke clustering van toepassing is op de doelgroep zal men eerst moeten weten hoe life events gemeten kunnen worden om ze vervolgens te kunnen clusteren.
Onderzoeksinstrumenten voor life events Het begin: Meyer en Holmes & Rahe
Meyer was één van de eerste auteurs die een instrument ontwikkelde waarmee life events in kaart gebracht konden worden. Zijn in 1957 ontwikkelde ‘life chart’ vormde een brug tussen gebeurtenissen zoals
verhuizing, huwelijk, scheiding en rouw en de aanvang van een psychiatrische stoornis (Sandberg & Rutter, 2009). In de jaren ‘60 zijn Holmes en Rahe verder gegaan met het werk van Meyer door vragenlijsten te produceren met totaalscores voor de mate van verandering in het leven. De ‘Schedule of Recent Experiences’ (SRE) en de ‘Social Readjustment Rating Scale’ (SRRS) waren in 1967 de eerste instrumenten om life events te onderzoeken (Baroody Hart, 1997; Grant et al., 2004; Dohrenwend, 2006; Sandberg & Rutter, 2009). De SRE is samengesteld uit 43 gebeurtenissen en is gezien de opname van gebeurtenissen als huwelijk, zwangerschap en scheiding voornamelijk bedoeld voor volwassen respondenten. De gebeurtenissen zijn verkregen uit ervaringen van patiënten met fysieke en psychische ziektes. Bij de ‘SRRS’ worden scores (ook wel Life Change Units, LCU’s, genoemd) aan gebeurtenissen toegekend. De scores geven een indicatie van de hoeveelheid stress die ervaren zal worden als gevolg van een gebeurtenis. Scheiding van een partner is in de scoring als referentiepunt genomen, oftewel een gebeurtenis kan meer of minder stress opleveren dan een scheiding (Dohrenwend, 2006). Waar de ‘SRE’ bedoeld is ter inventarisatie van de gebeurtenissen die iemand meegemaakt heeft, maakt de ‘SRRS’ inzichtelijk wat de impact van een meegemaakte gebeurtenis is geweest. Holmes en Rahe hebben de ‘SRRS’ gebaseerd op de aanname dat het niet de gebeurtenis zelf is die stress veroorzaakt maar dat dit afhankelijk is van de mate van levensverandering (Sandberg & Rutter, 2009). Beide instrumenten meten het totaal aantal life events dat meegemaakt is, zonder de life events te clusteren (Baroody Hart, 1997).
Kritiek op de eerste instrumenten
Op de instrumenten van Holmes en Rahe is in de loop der jaren de nodige kritiek gegeven. Zo zou de wijze waarop gebeurtenissen gewogen worden niet wenselijk zijn omdat per individu kan verschillen hoeveel stress ervaren wordt. Latere studies hebben dan ook gebruik gemaakt van subjectieve scoring en hebben de lijst aangepast of aangevuld met gebeurtenissen (Raphael, Cloïtre, & Dohrenwend, 1991). Ook zouden de gebeurtenissen die als ‘persoonlijk’ bestempeld worden eerder een consequentie zijn van andere
gebeurtenissen die een individu heeft meegemaakt dan een life event op zich. Reden hiervoor is de hoge correlatie van deze gebeurtenissen met andere categorieën uit de lijst. De instrumenten van Holmes en Rahe zouden het beste gebruikt kunnen worden om de frequentie van gebeurtenissen te achterhalen (Tausig, 1982). Een focus op het aantal gebeurtenissen heeft echter ook nadelen (Raphael et al., 1991). Sommige
gebeurtenissen zijn status- of rolafhankelijk waardoor rapportage onmogelijk is. Zo kunnen mensen die werkloos zijn bijvoorbeeld geen promotie krijgen, kunnen mannen niet zwanger raken en kunnen vrijgezelle respondenten geen problemen ervaren met hun partner.
Onderzoek bij kinderen en adolescenten
De vragenlijsten van Holmes en Rahe die gebaseerd zijn op de volwassen doelgroep, hebben de basis gevormd voor de ontwikkeling van instrumenten voor kinderen en adolescenten (Coddington, 1972; Johnson & McCutcheon, 1980). De ‘Life Events Checklist’ (LEC) van Johnson en McCutcheon (1980) is
samengesteld uit 46 life events die oudere kinderen en adolescenten geregeld meemaken. De eerste 18 vragen gaan over gebeurtenissen waar het kind of de adolescent weinig tot geen invloed op kan uitoefenen. De overige vragen gaan over gebeurtenissen die de respondent zelf zou kunnen controleren. Naast de vraag of een bepaalde gebeurtenis wel of niet meegemaakt is, vraagt de LEC ook naar de impact van de gebeurtenis op het leven van de respondent (Rowlison & Felner, 1988).
Uit onderzoek van Grant et al. (2004) komt naar voren dat het gebruik van een vragenlijst de meest gebruikte methode is om stressvolle gebeurtenissen bij kinderen en adolescenten te onderzoeken. Voordelen zijn het relatief gemakkelijke gebruik en de snelle afname. Een nadeel van vragenlijsten is dat het lastig te bepalen is wat voor effect of impact een gebeurtenis op een individu heeft gehad, dit kan immers verschillen per persoon (Grant et al., 2004). Ten tweede is onduidelijk welke hoeveelheid life events minimaal of maximaal uitgevraagd dienen te worden om een adequaat oordeel over de effecten van stress op een jongere vast te kunnen stellen. Een derde nadeel is dat de meeste vragenlijsten zich focussen op een specifieke
tijdsperiode waardoor het exacte tijdstip van plaatsvinden veelal onbekend blijft (Duggal et al., 2000). Tot slot lijken veel vragenlijsten er niet in te slagen onderscheid te maken tussen gebeurtenissen die onafhankelijk of afhankelijk van het gedrag van de jongere gebeuren (Grant et al., 2003). Zoals uit bovenstaande blijkt hebben vragenlijsten de nodige nadelen. Een alternatieve methode is het houden van een interview.
Life events onderzoek vanaf de jaren ‘70 – Vragenlijst versus interview
Vanaf de jaren ‘70 richtte de aandacht binnen het onderzoek naar life events zich op de wenselijkheid van een gebeurtenis. Brown en Harris (1978) benadrukten het belang om te differentiëren tussen onafhankelijke en afhankelijke gebeurtenissen. In het begin was het onderscheid tussen afhankelijke en onafhankelijke gebeurtenissen voornamelijk te vinden in de assumptie dat stressvolle gebeurtenissen mede veroorzaakt worden door vroege symptomen van een psychiatrische stoornis (Sandberg & Rutter, 2009). Deze assumptie werd op den duur echter verruimd door de visie dat acute stoornissen veelal ontstaan tegen een achtergrond van persoonlijke moeilijkheden. Bij kinderen bestaat het nadeel dat er sprake kan zijn van een genetische
component. Gebeurtenissen die ouders meegemaakt hebben zoals scheiding, misbruik of verwaarlozing, kunnen het leven van een kind beïnvloeden (Sandberg & Rutter, 2009). Om overhaaste conclusies te voorkomen zou een interview met de persoon zelf daarom meer wenselijk zijn.
De ‘Bedford College Life Events and Difficulties Schedule’ (LEDS; Brown & Harris, 1978) is een voorbeeld van een interview waarmee life events onderzocht kunnen worden. Dit is een semigestructureerd interview met als doel te achterhalen wat de relatie tussen stress en psychische of fysieke ziekten is. Hoewel de ‘LEDS’ oorspronkelijk gemaakt was voor onderzoek bij volwassenen wordt het interview steeds meer toegepast bij adolescenten. Zo is het instrument gebruikt bij Britse meisjes tussen de 15 en 20 jaar oud (Mock & Dobbs, 1985). In de Verenigde Staten is de ‘LEDS’ gebruikt door het Wester Psychiatric Institute and Clinic bij jongeren van 13 jaar oud (Duggal et al., 2000).
Een voordeel van de interviewmethode is dat specifieke details van life events uitgevraagd kunnen worden. Hierdoor kan een betrouwbaardere schatting van de impact gemaakt worden door de beoordelaar (Grant et al., 2004). Daarnaast is het bij een interview mogelijk om elk aspect van het gedrag van een persoon in kaart te brengen, inclusief tijdsmarkeringen waarop bepaalde gebeurtenissen hebben plaatsgevonden of waarop bepaalde klachten zijn ontstaan. Zoals door Sandberg en Rutter (2009) aangehaald werd, is het bij kinderen en adolescenten lastig de genetische component te bepalen. Met behulp van een interview kan men doorvragen op bepaalde punten waardoor hier meer duidelijkheid over zou kunnen ontstaan. Belangrijkste nadeel van interviews is het feit dat het tijdrovend is waardoor een grote inzet vraagt van onderzoeker en deelnemer. Geschat wordt dat in 2% van de onderzoeken naar life events een interviewmethode gebruikt wordt (Grant et al., 2004). Het is de vraag of de baten tegen de kosten opwegen.
Clusteringen van life events
Vragenlijsten en interviews moeten veelal een groot aantal gebeurtenissen uitvragen om te achterhalen wat de hoeveelheid stress is die een persoon heeft ervaren in zijn leven. Omdat veel gebeurtenissen op elkaar lijken of met elkaar samenhangen, zijn er manieren bedacht om de hoeveelheid aan variabelen te reduceren. In de loop der jaren hebben verschillende auteurs geprobeerd in hun onderzoek life events te clusteren.
Een van de manieren waarop de hoeveelheid gegevens gereduceerd kan worden is door te kijken naar het aantal life events dat iemand meegemaakt heeft. Een voorbeeld is een onderzoek bij ouders van kinderen tussen de 4 en 16 jaar oud waarbij de ‘Life Events Questionnaire’ (LEQ) gebruikt werd. De hoeveelheid gebeurtenissen is gereduceerd door alle gebeurtenissen met een positieve impact te excluderen. Daarnaast is bij de analyses de onderzoeksgroep in twee delen opgesplitst; kinderen die drie of meer life events hadden meegemaakt ten opzichte van kinderen zonder life events. Hier werd gereduceerd op basis van het aantal life events (Berden, Althaus, & Verhulst, 1990).
Bij een, door de auteur uitgevoerde, inventarisatie van verschillende onderzoeken die life events geclusterd hebben wordt duidelijk dat verschillende categorieën terug lijken te komen (Tabel 1). In vrijwel alle clusteringen komen clusters voor die betrekking hebben op sociale relaties, gezondheid en financiën. Andere veel voorkomende categorieën hebben betrekking op autonomie en seksualiteit. De clusteringen
verschillen op het gebied van positieve en negatieve life events. Hoewel negatieve life events in de verschillende onderzoeken de boventoon voeren, worden in enkele onderzoeken ook positieve life events meegenomen. Clusteringen waarbij onderzoek gedaan werd met de ‘Life Events Questionnaire’ (LEQ) onderscheiden positieve van negatieve life events (o.a. gebruikt in de onderzoeken van Chung & Elias, 1996; Compas, Slavin, Wagner, & Vannatta, 1986; Newcomb, Huba, & Bentler, 1981).
In deze studie zullen de clusteringen, gevonden in de studies van Newcomb et al. (1981), Miller en Rahe (1996) en Jacobs et al. (2006) nader onderzocht worden in relatie tot een forensisch psychiatrische doelgroep. Deze drie clusteringen zijn voortgekomen uit verschillende instrumenten. De uitgevraagde life events komen grotendeels overeen met de scoringslijst gebruikt in het huidige onderzoek, deze zal besproken worden in de methodesectie. Tevens zijn de clusteringen empirisch verkregen. De clustering van Newcomb et al. (1981) is voortgekomen uit de ‘Life Experience Questionnaire’ (LEQ) die afgenomen is bij adolescenten. Zeven clusters zijn uit de lijst naar voren gekomen die op leefgebieden van jongeren gebaseerd lijken te zijn. De clustering van Miller en Rahe (1996) is voortgekomen uit een modificatie van de ‘SRRS’ die afgenomen is Amerikanen van alle leeftijden. De clustering bestaat uit categorieën die in verschillende onderzoeken
terugkomen. Voor het onderzoek van Jacobs et al. (2006) is het ‘Interview for recent life events’ gebruikt. Respondenten waren jongvolwassen vrouwelijke tweelingen met een gemiddelde leeftijd van 27 jaar oud (zie Tabel 1).
Tabel 1: Literatuursynthese clusteringen life events
Auteur (jaar van uitgave) Gebruikte vragenlijst
Inclusie/exclusie LE
Onderzoeksgroep (N) Gebruikte clustering
Gebruikte life events
Newcomb, Huba & Bentler (1981)
‘Life Experience Questionnaire’ (LEQ; Newcomb et al., 1981)
N = 1018 adolescenten (349 man, 669 vrouw) Nationaliteiten : 15% spaans, 18% zwart, 7% aziatisch, 60% blank.
Clustering als resultaat onderzoek: 1. Ongeluk/ziekte 2. Familie/ouders 3. Delinquent gedrag 4. Seksualiteit 5. Autonomie 6. Verhuizingen 7. Stress Compas, Slavin, Wagner, &
Vannatta (1986)
LEQ (Newcomb et al., 1981) Modificatie: emotionele impact van de
events: heel negatief (-2) tot heel positief (+2).
N = 243 high school seniors (90 man, 153 vrouw). 16 – 19 jaar oud, Noordoosten van VS.
1. Familie/ouders 2. Ongeluk/ziekte 3. Seksualiteit 4. Autonomie 5. Afwijkend gedrag 6. Verhuizingen 7. Stress Berden, Althaus, & Verhulst
(1990)
LEQ (Newcomb et al., 1981)
Exclusie van events met een positieve impact. Ook gebeurtenissen die in meer dan 20% van de gevallen voorkwamen in de 2-jarige sample geëxcludeerd (bv. Verhuizen naar een nieuw schooldistrict, 31.4%; en dood van een grootouder, 26.8%)
N = 1397 Ouders van kinderen tussen de vier en 16 jaar oud, afkomstig uit Zuid-Holland.
Twee groepen worden onderscheiden:
1. High event group: hebben meer dan drie life events meegemaakt in de afgelopen twee jaar.
2. No event group: geen life events meegemaakt in de afgelopen twee jaar.
Geboorte van brus, opname/ziekte ouder/kind/brus minimaal twee weken, toename conflicten ouders, werkloosheid vader, toename afwezigheid vader/moeder, persistente lichamelijke verwonding kind, inwonende nieuwe partner, ouder verlaat familie, dood van ouder/brus. substantiele vermindering financiën, derde volwassene in gezin, gevangenisstraf ouder, dood van vriend van kind, brus definitief uit huis.
Auteur (jaar van uitgave) Gebruikte vragenlijst
Inclusie/exclusie LE
Onderzoeksgroep (N) Gebruikte clustering
Gebruikte life events
Chung & Elias (1996) ‘Life Events Checklist’ (LEC; Johnson & McCutcheon, 1980),
Modificatie: 10 life events die geschikt zijn voor kinderen en adolescenten.
N = 556 adolescenten in 9th en 12th grade (247 man, 282 vrouw).
Twee schalen onderscheiden: 1. Positieve life events 2. Negatieve life events
Positieve life events zijn o.a. grote toename in inkomen en het krijgen van eer.
Negatieve life events zijn o.a. ziekenhuisopname n.a.v. ziekte en scheiding ouders.
Miller & Rahe (1996) ‘Recent Life Changes Questionnaire’ (RLCQ, 1975). Modificatie van de ‘Schedule of Recent Experiences’ (1969).
De RLCQ bevat 30 van de originele life events uit de SRRS aangevuld met 44 meer specifieke items.
N = 427 originele lijst van 43 LE
N = 370 van 427 (nieuwe) lijst met 74 items ingevuld. N = 370 Totale lijst van 87 LE (RLCQ + ontbrekende items uit SRE).
(181 mannen, 245 vrouwen) 1. Gezondheid 2. Werk 3. Wonen en familie 4. Financiën 5. Persoonlijk/sociaal
Hillegers et al. (2004) ‘Life Events and Difficulties Schedule’ (LEDS; Brown & Harris, 1978, 1989)
N = 140 adolescenten tussen 12 en 21 jaar oud van 86 ouders met bipolaire stoornis.
1. Educatie 2. Werk 3. Gezinsuitbreiding 4. geld/bezittingen 5. Huisvesting 6. Criminaliteit 7. Gezondheid 8. romantische relaties 9. overige relaties
10. overige events (incl. Dood)
Auteur (jaar van uitgave) Gebruikte vragenlijst
Inclusie/exclusie LE
Onderzoeksgroep (N) Gebruikte clustering
Gebruikte life events
Jacobs et al. (2006) ‘Interview for recent life events’ (Paykel, 1997)
Interne toestanden, zoals veranderingen in waarnemingen, zijn geëxcludeerd. Dit geldt niet voor “begin van fysieke ziekte” omdat implicaties van een dergelijke gebeurtenis overeenkomen met een puur externe gebeurtenis.
N = 374 jongvolwassen vrouwelijke tweelingen. 1. Rouw 2. Gezondheid
3. Familie en sociale relaties 4. Justitie/delinquent gedrag 5. werk 6. Migratie 7. Financiën 8. Educatie 9. Relaties en samenwonen 10. Echtelijke relaties Spinhoven et al. (2010) ‘List of threatening Events
Questionnaire’ (LTE-Q; Brugha en anderen, 1985; Brugha en Cragg, 1990).
N = 2981 Nederlanders tussen 18 en 65 jaar oud. Exclusie bij psychotische, obsessief compulsieve, bipolaire stoornis, of ernstig verslaafd.
1. Ziekte/verwonding 2. Overlijden in omgeving 3. Werkloosheid
4. Financiële verliezen 5. Verlies belangrijke relaties
Er is uit de literatuur al veel bekend over life events en de verschillende manieren waarop ze onderzocht kunnen worden. Over clusteringen van life events bij specifieke doelgroepen lijkt minder bekend te zijn. Verschillende onderzoeksvragen met hypothesen zijn opgesteld om de kennis te verbreden over (de clustering van) life events bij deze doelgroep. Bij de eerste onderzoeksvraag wordt een antwoord gezocht op de vraag of er bij forensisch psychiatrische jongeren sprake is van specifieke life events (onderzoeksvraag 1). Hierbij wordt verwacht dat bij forensisch psychiatrische jongeren inderdaad sprake is van specifieke life events. Deze verwachting komt voort uit de bevindingen uit de literatuur waarbij gesteld wordt dat er bepaalde life events zijn die kunnen leiden tot delinquent gedrag. Verwacht wordt dat de jongeren uit de onderzoekspopulatie in hun leven te maken hebben gehad met een hoge mate van armoede, geweld of psychische problemen. Meer specifiek wordt verwacht dat de jongeren op individueel niveau trauma’s hebben meegemaakt en dat er sprake is van mishandeling of verwaarlozing door ouders. Op gezinsniveau is de verwachting dat er sprake is van armoede, werkloosheid en criminaliteit van ouders en ruzies thuis. Op schoolniveau wordt verwacht dat de jongeren gepest zijn en schoolproblemen ervaren (Grant et al., 2003; Stol 2006; Ferwerda, Jakobs & Beke, 2006; van der Laan et al., 2009).
Bij de tweede onderzoeksvraag wordt nagegaan of er sprake is van een cumulatief effect bij life events voorkomend bij een forensisch psychiatrische doelgroep (onderzoeksvraag 2). Hierbij wordt verwacht dat forensische jongeren een groter aantal life events heeft meegemaakt dan jongeren uit de algemene
bevolking. Er zal inderdaad sprake zijn van een cumulatief effect. Deze hypothese wordt ondersteund door de literatuur waarin gesteld wordt dat jongeren uit de algemene Nederlandse populatie gemiddeld minimaal twee of drie life events hebben meegemaakt terwijl dit bij delinquente jongeren gemiddeld zeven life events is (Boendermaker, 1998; van der Meer & Tielen, 2010; van de Laar et al., 2011).
Tot slot wordt onderzocht of de doelgroep van forensisch psychiatrische jongeren om een specifieke clustering van life events vraagt (onderzoeksvraag 3). De verwachting dat dit zo zal zijn komt voort uit de verwachting dat er specifieke life events bestaan behorende bij de doelgroep. Het streven is een clustering te vinden gebaseerd op de samenhang tussen life events. Wellicht ervaren jongeren juist op specifieke domeinen problemen waardoor een clustering ontstaat gebaseerd op de verschillende leefgebieden van jongeren (van der Laan & Blom, 2006).
Methoden
Deze studie bestond aan de ene kant uit een literatuursynthese om inzichtelijk te krijgen welke instrumenten er ontwikkeld zijn en gebruikt worden om life events te meten. Aan de andere kant bestond de studie uit een empirisch gedeelte waarbij gekeken was of de clusteringen zoals in de literatuur gebruikt ook toepasbaar waren voor de populatie van de Catamaran, kliniek voor forensische jeugdpsychiatrie en orthopsychiatrie, onderdeel van GGzE centrum kinder- en jeugdpsychiatrie.
2.1. Literatuurstudie
konden worden. Hiervoor werden digitale zoekmachines gebruikt, onder andere: PsychINFO, Google Scholar en PiCarta. In deze zoekmachines werd gezocht met verschillende zoektermen die samenhangen met life events: adverse life events; life events; risk factors; delinquency; adolescence; juvenile crime; measuring stress; life events checklists. Artikelen werden geselecteerd als deze informatie gaven over instrumenten die life events onderzoeken. Bij de verschillende instrumenten werd nagegaan wanneer het instrument ontwikkeld was, hoe life events gemeten werden en wat de voor- en nadelen waren van het instrument. Voor de clustering van de life events werd verder nog nagegaan welke clusters er onderscheiden werden in het artikel.
2.2. Empirische studie
Voor het empirische gedeelte van de studie werd gebruik gemaakt van data verzameld binnen de Catamaran, kliniek voor forensische jeugdpsychiatrie en orthopsychiatrie, onderdeel van GGzE centrum kinder- en jeugdpsychiatrie te Eindhoven. De cliëntenpopulatie van deze kliniek bestond uit jongens die strafrechtelijk, civielrechtelijk of vrijwillig binnen de instelling waren geplaatst. Indicaties voor plaatsing waren o.a. dat er sprake moest zijn van: psychiatrische en gedragsproblematiek, een intelligentieniveau van 80 of hoger, de mogelijkheid om een behandelrelatie aan te gaan en dat de jongere het behandelaanbod kon begrijpen. Tot slot diende het mogelijk te zijn een goede samenwerking met het systeem op te bouwen. Naast indicaties waren er ook contra indicaties voor opname bij de Catamaran. Jongeren met primaire verslavingsproblematiek of met een licht verstandelijke beperking (LVB) en jongeren die niet in staat werden geacht een behandelrelatie op te bouwen kwamen niet in aanmerking voor opname binnen de kliniek.
Kenmerken onderzoekspopulatie
De onderzoekspopulatie bestond uit jongens met een gemiddelde leeftijd van 17.0 (sd = 1.9; range 14-23), waarvan de meerderheid (85%) geboren was in Nederland. Van de cliënten verbleef 58.3% binnen de Catamaran op basis van een strafrechtelijke maatregel, 27.1% op civielrechtelijke basis en 14.5% op vrijwillige basis. In Tabel 2 is de verdeling van de verschillende maatregelen, voorkomend bij cliënten opgenomen bij de Catamaran, weergegeven.
Tabel 2: Overzicht juridische status bij opname (N = 96)
Juridische status N %
Strafrechtelijk (N = 56) Plaatsing in jeugdinrichting (PIJ) 22 22.9 Schorsing (voorlopige/preventieve hechtenis) 12 12.5
Rechterlijke machtiging (RM) 9 9.4
Voorwaardelijke maatregelen 9 9.4
Overig 4 4.1
Civielrechtelijk (N = 26) Ondertoezichtstelling (OTS) 23 24.0
Voogdij 3 3.1
Vrijwillig (N = 14) 14 14.5
Gekeken naar de psychopathologie bleek een pervasieve ontwikkelingsstoornis het vaakst voor te komen, namelijk bij 51% van de jongens. In Tabel 3 zijn de vijf meest voorkomende vormen van psychopathologie in de steekproef weergegeven.
Tabel 3: Overzicht actuele diagnoses bij opname (N= 96)
Procedure
Van de cliënten is de voorgeschiedenis onderzocht aan de hand van informatie afkomstig uit medische en (indien aanwezig) strafdossiers. Dossiers die onderzocht werden moesten aan de volgende selectiecriteria voldoen: de cliënt was een man die opgenomen was tussen het jaar 2000 en 2012, voor minimaal drie maanden. Het totale aantal gescoorde dossiers was 96 en gezien de selectiecriteria aselect. Van deze 96 dossiers waren 64 dossier al gescoord alvorens deze studie van start ging. De overige 32 dossiers werden via randomisatie verkregen en gescoord. Ter waarborging van de interrater betrouwbaarheid moesten alle
onderzoekers die dossier scoorden met elkaar 80% overeenstemming behalen (in 80% of meer van de gevallen werd hetzelfde antwoord gegeven). Wanneer boven de 80% gescoord was qua overeenstemming werd
toegestaan dat een onderzoeker zelfstandig dossiers ging scoren. Dossiers werden gescoord door alle informatie over het leven van de cliënt vóór opname aanwezig in het dossier nauwkeurig door te nemen. Vervolgens werd op de scoringslijst aangegeven of een life event wel of niet meegemaakt was en zo ja, hoe oud de cliënt was. Wanneer onbekend was of een bepaalde gebeurtenis had plaatsgevonden of wanneer er sprake was van twijfel werd de betreffende variabele als missing gescoord. Als gevolg hiervan moeten de resultaten in Tabel 4 als minima beschouwd worden.
Scoringsinstrumenten
De dossiers werden gescoord aan de hand van een samengestelde scoringslijst. Het onderdeel ‘life events’, bestond uit 43 variabelen en was gebaseerd op de scoringslijst “ingrijpende gebeurtenissen” van de Gezondheidsmonitor van het RIVM (2005). Reden dat deze scoringslijst als uitgangspunt heeft gediend
Actuele diagnose Frequentie %
Pervasieve ontwikkelingsstoornis 49 51.0
Gedragsstoornis 45 46.9
Aandachtstekortstoornis 26 27.1
Overige stoornis beginnend in zuigelingen, kinder-, of adolescente leeftijd (incl. hechtingsstoornis)
24 25.0
Aan middel gebonden stoornis 17 17.7
was dat het een landelijke standaardlijst is die gebruikt wordt in de Lokale en Nationale Monitor Gezondheid (zie www.monitorgezondheid.nl/jeugdindicatoren.aspx). In de lijst werden de meest voorkomende life events onder jongeren gescoord. De lijst bestaat in totaal uit 29 life events waarbij respondenten aan moesten geven of de gebeurtenis had plaatsgevonden in hun leven en of ze er nog last van ervoeren. In de scoringlijst van het huidige onderzoek (Tabel 4) werden de volgende items weggelaten: zwanger worden (alleen voor meisjes), zelf problemen met middelen ervaren, woonproblemen en overige. Ook is niet gescoord of jongeren nog last ervoeren van de gebeurtenis. Voorafgaand aan scoring zijn verschillende items toegevoegd om de lijst vollediger te maken. Het gaat om automutilatie, suïcidepoging, meegemaakt hebben van een ongeluk, geadopteerd zijn, criminaliteit ouders of broers/zussen (hierna: brussen), ooggetuige zijn van een ernstig incident, uithuisplaatsing persoon zelf of van brussen, oorlog, middelengebruik brussen, slachtoffer van seksueel misbruik zijn en als laatste zelf de pester zijn. Voorgaande items zijn toegevoegd aan de lijst omdat geconstateerd werd dat ze meerdere malen voorkwamen bij de onderzoekspopulatie.
Tabel 4: Gebruikte scoringslijst
Verslavingsproblematiek moeder Huiselijk (lichamelijk) geweld in opvoedmilieu
Verslavingsproblematiek vader Cliënt slachtoffer huiselijk (lichamelijk) geweld
*Verslavingsproblematiek broers/zussen Cliënt slachtoffer lichamelijk geweld/mishandeling
Psychopathologie moeder Ruzies tussen ouders onderling of binnen opvoed milieu
Psychopathologie vader Scheiding ouders/opvoeders
Psychopathologie broers/zussen Problemen nieuwe ouders
*Criminaliteit moeder *Cliënt is geadopteerd
*Criminaliteit vader *Cliënt is uit huis geplaatst
*Criminaliteit broers/zussen *Cliënt getuige ernstig incident/ongeval
Problemen met geld/inkomen/schulden ouder(s) *Cliënt is zelf bij ongeluk betrokken
Problemen met werk/werkloosheid van ouder(s) Ziekte cliënt
Ziekte ouders *Cliënt geconfronteerd met oorlog
Ziekte broers/zussen Cliënt is gevlucht van ander land naar Nederland
*Uithuisplaatsing broers/zussen Cliënt is gemigreerd
Overlijden van broer/zus Cliënt is gediscrimineerd
Overlijden van moeder Cliënt is gepest
Overlijden van vader *Cliënt heeft zelf gepest
Overlijden van opvoeder Cliënt heeft problemen met school/werk/werkloosheid
Overlijden van ander, voor cliënt, belangrijk persoon Cliënt heeft problemen met geld/inkomen/schulden
Seksueel misbruik in opvoedmilieu Cliënt heeft voor 18-jarige leeftijd een meisje zwanger gemaakt
*Cliënt slachtoffer seksueel misbruik binnen het gezin *Automutilatie door cliënt
*Cliënt slachtoffer seksueel misbruik *Cliënt heeft suïcidepoging(en) gedaan
* Toegevoegd item
Statistische analyses
Beschrijvende analyses zijn uitgevoerd in het programma SPSS. Verschillen tussen straf- en civielrechtelijke cliënten is onderscheiden met χ²-test bij percentages en met een t-test bij gemiddelden. De clustering van life events werd geanalyseerd aan de hand van factoranalyses. Factoranalyse is een methode om gegevens te reduceren. Onderzocht wordt welke onderliggende variabelen gevonden kunnen worden om een groot
aantal variabelen te reduceren tot een kleiner aantal. De onderliggende variabelen worden ook wel factoren genoemd. Het is van belang dat de gevonden factoren een zo groot mogelijk deel van de variantie verklaren die aanwezig was in de oorspronkelijke variabelen (Voeten & Van den Bercken, 2003). In deze studie werd zowel een exploratieve factoranalyse (EFA) als een confirmatieve factoranalyse (CFA) uitgevoerd. Hiervoor werd het programma Mplus gebruikt (versie 5.2).
Als eerste was er een EFA uitgevoerd. Om het aantal factoren te bepalen werd gebruik gemaakt van de eigenwaarden, een scree plot, fit indices en de interpretatie van de factorstructuur. Omdat uit de
eigenwaarden geen duidelijke voorkeur voor aantal factoren naar voren kwam is gekozen voor een scree plot. Vervolgens werden alle mogelijke factoroplossingen in de EFA onderzocht (een tot zes factoren). De
factorladingen laadden op een factor wanneer ze hoger waren dan .300. Wanneer sprake was van
crossloadings moest het verschil tussen de ladingen op de verschillende factoren groter zijn dan .30 om de variabele op te nemen in de factor met de hoogste lading. Het beste model werd vervolgens getoetst met behulp van een CFA. Het beste factormodel werd in een CFA vergeleken met de modellen van Newcomb et al. (1981) en Jacobs et al. (2006). Het model van Miller en Rahe (1996) bleek niet toetsbaar, doordat de losse items van de scoringslijst niet gekoppeld konden worden aan de lijst van deze auteurs. Bij een CFA wordt uitgegaan van theoretische constructen of factoren die bekend zijn vanuit de literatuur over life events. Vervolgens wordt er een hypothese gesteld over welke variabelen door welke factoren worden bepaald. Om een goed model te vinden werden voor de fit indices, voor zowel de EFA als de CFA, de criteria van Hu en Bentler (1999) gebruikt: RMSEA (root mean-square error of approximation) van .05 of lager en een CFI (comparative fit index) en TLI (Tucker-Lewis index) groter dan .90 in.
Resultaten
Cliënten hadden gemiddeld 7.6 life events meegemaakt in hun leven, met een minimum van twee en een maximum van 21 life events (zie Tabel 5).
Civielrechtelijke jongeren hebben gemiddeld 8.2 life events meegemaakt, strafrechtelijke jongeren gemiddeld 7.6. Het verschil in gemiddeld aantal life events tussen de civiel- en strafrechtelijke groep bleek niet
significant te zijn (t (80) = 0.70; p = .49)).
De life events met de hoogste prevalentie zijn in Tabel 6 weergegeven. Hierbij is onderscheid gemaakt tussen Tabel 5: Aantal meegemaakte life events
N Minimum aantal life events Maximum aantal life events Gemiddeld aantal life events Totale groep 96 2 21 7.8 (sd = 3.6) Civielrechtelijk 26 3 13 8.2 (sd = 3.1) Strafrechtelijk 56 2 21 7.6 (sd = 4.0) 15
de civiele en de strafrechtelijke jongeren uit de onderzoekspopulatie.
Uit analyse van Tabel 6 blijkt dat de meerderheid van de cliënten problemen op school of werk ervaart (78.1%), ruzies in het opvoedmilieu heeft meegemaakt (66.7%) en/of gescheiden ouders heeft (63.5%). Ook het hebben van een pestverleden (42.7%), uit huis geplaatst zijn (40.6%) en/of huiselijk geweld ervaren hebben (39.6%) komen relatief veel voor. Psychopathologie van de moeder (29.2%) en het overlijden van een belangrijk persoon (iemand anders dan één van de ouders) (26.0%) komen bij meer dan een kwart van de jongens voor. De jongens met een civielrechtelijke maatregel ervaren vaker een life event met betrekking tot scheiding van ouders (t (63.6) = 3.41; p = .00), uithuisplaatsing op last van de rechter (t (47.08) = 4.15; p = 0.0) en psychopathologie van moeder (t (32.35) = 2.15; p = .02) dan jongens met een strafrechtelijke maatregel.
De exploratieve factoranalyse (EFA)
Op basis van het eigenwaarde criterium bleek dat er zes factoren in de data te vinden zijn met een voldoende verklaarde variantie. In tabel 7 is te zien dat tot en met minimaal 6 factoren de eigenwaarden één of hoger blijven.
Life events Totaal
(N=96) Strafrechtelijk (N=56) Civielrechtelijk (N=26) χ² Problemen school/werk/werkloosheid 78.1 83.90 73.10 4.6
Ruzies tussen ouders of binnen opvoedmilieu 66.7 67.90 53.80 3.3
Scheiding ouders 63.5 53.60 80.80 8.3*
Gepest 42.7 46.40 46.20 3.1
Uithuisplaatsing (opgelegd door de rechter) 40.6 30.40 69.20 14.6*
Huiselijk geweld 39.6 35.70 53.80 3.4
Psychopathologie moeder 29.2 17.90 38.50 9.8*
Overlijden belangrijk persoon (geen ouders) 26.0 32.10 15.40 2.4 Tabel 6: Overzicht van de meest voorkomende life events (%)
* p < 0.05
Tabel 7: Eigenvalues van de EFA Aantal factoren Eigenvalues
1 11.1 2 5.7 3 4.3 4 3.2 5 2.9 6 2.7 16
Uit de scree plot (Figuur 1) kan op basis van het knik-criterium gesteld worden dat een oplossing bestaande uit twee, drie of vier factoren het meest geschikt is. Aangezien de grafiek vanaf vier factoren overgaat in een nagenoeg horizontale lijn.
Uit de fit indices (Tabel 8) van de zes getoetste modellen kan opgemaakt worden dat modellen bestaande uit drie of meer factoren de juiste fit indices behalen (CFI > .90, TLI > .90, RMSEA < .50).
Op basis van de interpreteerbaarheid van de factoren, de eigenwaarden (zie Tabel 7), de scree plot (Figuur 1) en de fit indices (Tabel 8) bleek het drie-factorenmodel het beste model. Dit model bevatte een groter aantal variabelen ladend op één factor. Daarnaast leken de variabelen ladend op eenzelfde factor beter bij elkaar te passen en te interpreteren te zijn dan dat de variabelen deden op de vier factorenoplossing. Tot slot bevatte de vier factorenoplossing een factor bestaande uit maar twee variabelen, wat niet wenselijk is. De
itemhomogeniteit van de factor ongeluk/ziekte bedroeg 0.63, van de factor familie/ouders was dit 0.66 en van de factor conflicten/agitatie was de itemhomogeniteit 0.58. De drie-factorenoplossing van de EFA is in Tabel 9 weergegeven.
Figuur 1: Scree plot van de Eigenwaarde
Tabel 8: Fit indices van de exploratieve factoranalyse
Aantal factoren CFI TLI RMSEA
1 0.74 0.79 0.09 2 0.89 0.92 0.06 3 0.95 0.96 0.04 4 0.97 0.98 0.03 5 0.98 0.99 0.02 6 1.00 1.00 0.00 0 2 4 6 8 10 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Eigenwaarde
17Tabel 9: Drie-factorenoplossing exploratieve factoranalyse Catamaran
Item vragenlijst Ongeluk/ziekte Familie/ouders Conflicten/agitatie
Automutilatie 0.523 0.255 0.068
Dood moeder 0.751 0.230 0.015
Dood vader 0.824 -0.047 -0.540
Dood opvoeder (anders dan ouders) 0.738 -0.047 0.216
Dood ander belangrijk persoon 0.937 0.012 -0.573
Gepest 0.808 0.154 0.410 Ongeluk 0.718 0.280 -0.005 Psychopathologie vader 0.300 0.282 0.074 Ziekte 0.462 0.051 0.134 Ziekte brussen 0.697 -0.086 0.024 Ziekte ouders 0.319 -0.016 -0.110 Adoptie 0.138 0.595 -0.188 Criminaliteit vader 0.079 0.749 -0.123 Middelengebruik moeder 0.020 0.709 0.326 Middelengebruik vader -0.042 0.702 0.203
Mishandeling buiten opvoedmilieu 0.043 0.858 -0.005
Ooggetuige ernstig incident -0.033 0.597 0.013
Problemen nieuwe ouders -0.023 0.669 -0.234
Psychopathologie moeder 0.120 0.533 -0.171
Slachtoffer geweld in familie -0.220 0.992 0.140
Uithuisplaatsing brussen 0.059 0.347 0.261 Werkproblemen ouders -0.021 0.486 0.120 Criminaliteit brussen -0.035 0.165 0.762 Gediscrimineerd 0.040 -0.032 0.884 Oorlog 0.250 -0.212 0.327 Ruzie in opvoedmilieu 0.255 -0.139 0.517 Werk/school problemen -0.022 0.285 0.402
Crossloadings op de verschillende factoren
Criminaliteit moeder 0.440 0.623 -0.017 Dood brus 0.592 0.495 0.136 Geldproblemen 0.395 0.062 0.323 Geldproblemen ouders -0.133 0.567 0.467 Gevlucht 0.708 -0.001 0.551 Geweld in familie 0.721 0.513 -0.258
Meisje zwanger gemaakt 0.095 0.170 0.297
Middelengebruik brussen 0.048 0.523 0.507
Migratie 0.708 -0.001 0.551
Psychopathologie brussen 0.044 0.119 0.278
Scheiding ouders -0.370 0.486 -0.028
Seksueel misbruik familie 0.096 -0.195 0.219
Slachtoffer seksueel misbruik familie 0.685 0.496 -0.368
Suïcide 0.104 0.255 0.068
Uithuisplaatsing 0.389 -0.202 0.653
Zelf de pester 0.090 -0.214 -0.132
De drie factoren uit de EFA (Tabel 9) hebben allen betrekking op een ander gebied. Op de eerste factor lijken allemaal variabelen te laden die te maken hebben met overlijden en ziekten. Het kan zijn dat het letterlijk gaat om een ziekte of overlijden. Het kunnen echter ook variabelen zijn die samenhang vertonen met ziekte of overlijden (zoals bij pesten en ongeluk). Op de tweede factor laden allerlei variabelen die specifiek iets te maken hebben met het familie of ouders van een jongere. Op de derde factor laden variabelen waarbij een relatie te ontdekken is met criminaliteit of geweld. Deze variabelen zijn ondergebracht onder de
overkoepelende term conflicten/agitatie. De confirmatieve factoranalyse (CFA)
Een CFA is uitgevoerd om de eerder gevonden factoroplossing uit de EFA te kunnen toetsen. De gevonden factoroplossing is vergeleken met clusteringen van Newcomb et al. (1981) en Jacobs et al. (2006). Hiervoor zijn de losse items van de huidige scoringslijst ingedeeld in de losse factoren van de clusteringen gevonden in de literatuur. In Tabel 10 is de gemaakte indeling weergegeven en is tevens de oplossing van de CFA te zien. De fit indices van de CFA van de Catamaran zijn voldoende (CFI = .94; TLI = .95; RMSEA = 0.05). De fit indices van de CFA van Newcomb et al. (1981) benadert de eisen (CFI = .88; TLI = .91; RMSEA = .06). Bij de CFA van Jacobs et al. (2006) wordt geen oplossing gevonden.
Tabel 10: Confirmatieve factoranalyse
Item vragenlijst CFA Catamaran CFA Newcomb CFA Jacobs
Automutilatie F1 F7
Dood moeder F1 F1 F1
Dood vader F1 F1 F1
Dood opvoeder (anders dan ouders) F1 F1 F1
Dood ander belangrijk persoon F1 F1 F1
Gepest F1 Ongeluk F1 F1 Psychopathologie vader F1 F1 F2 Ziekte F1 F1 Ziekte brussen F1 F1 F2 Ziekte ouders F1 F1 F2 Adoptie F2 F3 Criminaliteit vader F2 F3 F4 Middelengebruik moeder F2 F2 Middelengebruik vader F2 F2
Mishandeling buiten opvoedmilieu F2 F3
Ooggetuige ernstig incident F2
Problemen nieuwe ouders F2 F2 F3
Psychopathologie moeder F2 F1 F2
Slachtoffer geweld in familie F2 F3
Uithuisplaatsing brussen F2 F7 F3 Werkproblemen ouders F2 F6 F5 Criminaliteit brussen F3 F3 F4 Gediscrimineerd F3 Oorlog F3 Ruzie in opvoedmilieu F3 F2 F3 Werk/school problemen F3 F3 F5 Criminaliteit moeder F3 F4 Dood brus F1 F1 Geldproblemen F5 F7 Geldproblemen ouders F5 F7 Gevlucht F6 F6 Geweld in familie F3
Meisje zwanger gemaakt F4 F2
Middelengebruik brussen
Migratie F6 F6
Psychopathologie brussen F1 F2
Scheiding ouders F2 F3
Seksueel misbruik familie F3
Slachtoffer seksueel misbruik familie F3
Suicide F7 F1
Uithuisplaatsing F7 F3
Zelf de pester Tests of model Fit
CFI 0.943 0.876
TLI 0.948 0.908
RMSEA 0.050 0.058 Geen oplossing
Noot:
*CFA Catamaran: F1 = Overlijden/ziekten; F2 =Familie/ouders; F3 = Conflicten/agitatie.
* CFA Newcomb: F1 = Ongeluk/ziekte; F2 = Familie/ouders; F3 = Delinquent gedrag; F4 = Seksualiteit; F5 = Autonomie; F6 = Verhuizingen; F7 = Stress.
* CFA Jacobs: F1 = Rouw; F2 = Gezondheid; F3 = Familie en sociale relaties; F4 = Justitie/delinquent gedrag; F5 = Werk; F6 = Migratie; F7 = Financiën.
Discussie
In deze studie is onderzocht welke life events bij 96 jongens uit een forensisch psychiatrische doelgroep voorkomen. Er blijkt sprake te zijn van specifieke life events, ook maken de forensische jongeren meer life events mee dan jongeren in de algemene Nederlandse populatie. Drie clusters van life events gebaseerd op verschillende leefgebieden zijn gevonden. In het onderstaande stuk zullen de bevindingen verder besproken worden.
Als eerste is onderzocht of bij de doelgroep sprake was van specifieke life events. Verwacht werd dat er vaker geweld en/of psychische problemen en verhuizingen voorkwamen bij jongeren in de forensische doelgroep (Boendermaker, 1998; Grant et al., 2003; Stol, 2006; Ferwerda, Jakobs & Beke, 2006; van der Laan et al., 2009). Gezien de resultaten kan bevestigd worden dat er sprake is van specifieke life events bij forensisch psychiatrische jongeren. Bij forensisch psychiatrische jongeren komen andere life events vaker voor dan in de algemene Nederlandse bevolking. Het verwachte geweld wordt teruggezien in het huiselijk geweld dat veel jongeren meegemaakt hebben (40%). De hoge mate van psychische problemen komt terug in de psychopathologie van moeder die 29% van de jongeren heeft ervaren. De meerdere verhuizingen die forensische jongeren meegemaakt zouden hebben worden echter niet teruggezien. Dit kan te maken hebben met de scoring. In het gebruikte scoringsinstrument is verhuizing (binnen Nederland) niet als life event gescoord maar als indicatie bij welke opvoeder een jongere op iedere leeftijd woont. Andere specifieke life events voorkomend onder forensisch psychiatrische jongeren zijn: het hebben van school/werkproblemen, ruzies in het opvoedmilieu, scheiding ouders en gepest zijn. Ook naar verschillen tussen civiel- en
strafrechtelijke jongere is gekeken. De life events scheiding, uithuisplaatsing en psychopathologie van moeder lijken vaker voor te komen bij civielrechtelijke dan bij strafrechtelijke jongeren. Een verklaring hiervoor zou kunnen zijn dat scheiding van ouders en psychopathologie van moeder kunnen leiden tot een onveilige thuissituatie. Een jongere kan vervolgens een civielrechtelijke maatregel opgelegd krijgen door de rechter en vervolgens uit huis geplaatst worden.
Bij de tweede hypothese werd verwacht dat er sprake zou zijn van een cumulatief effect van life events. De forensisch psychiatrische jongens hebben gemiddeld 7,6 life events meegemaakt in hun leven. Dit is bijna twee tot drie keer zo veel als in de algemene bevolking het geval is en komt overeen met het
gemiddeld aantal life events dat delinquente jongeren meemaken (Boendermaker, 1998). Op basis van de cumulatieve theorie wordt gesteld dat forensische jongeren meer life events meemaken (Rutter, 1985), dit wordt in dit onderzoek bevestigd. Op basis van de sociale controle theorie van Hirschi kan gesteld worden dat meer (negatieve) life events leiden tot delinquent gedrag (Sampson & Laub, 1993). Het risico wordt nog groter wanneer problemen op verschillende domeinen worden ervaren. Dit lijkt het geval te zijn gezien de acht meest voorkomende life events die voorkomen op individueel niveau (uithuisplaatsing, geweld in de thuissituatie), gezinsniveau (ruzies in het opvoedmilieu, scheiding ouders, psychopathologie moeder) en schoolniveau (gepest zijn, school/werkproblemen).
clustering van life events vraagt. Dit blijkt het geval te zijn. De clustering gevonden in het onderzoek bestaat uit een driedeling waarbij het lijkt te gaan om verschillende leefgebieden. Deze clusters hebben betrekking op overlijden/ziekten, familie/ouders en conflicten/agitatie. Wanneer jongeren veel life events meegemaakt hebben binnen het eerste cluster kan dit onder andere psychosomatische klachten, verminderd zelfvertrouwen, concentratie-, slaap- en eetproblemen, suïcideneiging en probleemgedrag op latere leeftijd tot gevolg hebben (Dowdney, 2008; Heuvelman, Buis, Gotink & Adigüzel, 2012). Kenmerkend voor gebeurtenissen uit dit cluster is dat gevolgen veelal tijdelijk zijn omdat de veerkracht bij de meeste kinderen en jongeren groot is (Bonanno, 2004). Als sprake is van problemen binnen het tweede cluster kan gedrag van een jongere gekenmerkt worden door problemen op school en in de identiteitsontwikkeling, psychische, gedrags- en verslavingsproblemen (Dutton, Golant, & Pijnaker, 2000). Wanneer jongeren veel life events meegemaakt hebben binnen het derde cluster kan onder meer sprake zijn van agressie, psychische problemen en crimineel gedrag als gevolg van een oudere criminele brus (Stroebe, 2009).
De gevonden clustering komt overeen met de indeling zoals in Newcomb et al. (1981) gevonden. De clusteringen verschillen echter ook van elkaar in een aantal factoren. Een verklaring hiervoor zou kunnen zijn dat bij de forensische doelgroep gebeurtenissen als scheiding van ouders en uithuisplaatsingen in zo’n hoge mate voorkomen dat ze niet onderscheiden kunnen worden in losse clusters. Een andere verklaring kan zijn dat in het huidige onderzoek alleen jongens onderzocht zijn en dat bij Newcomb et al. (1981) ook meisjes deel uitmaakten van de doelgroep. Er blijken risicofactoren te bestaan uniek voor meisjesdelinquentie, zo zouden meisjes bijvoorbeeld meer traumatische ervaringen meemaken dan jongens (Slotboom, Wong, Swier & van der Broek, 2011). De clustering van Newcomb et al. (1981) lijkt zeker geen perfecte match met de forensische doelgroep te zijn.
Een klinische implicatie van dit onderzoek is dat behandeling afgestemd dient te worden op de veelal complexe verledens van de cliënten. De gevonden indeling zou gebruikt kunnen worden ter inventarisatie van waar de problemen in het leven van een jongere het grootst zijn. Vervolgens kan op deze gebieden de focus gelegd worden in behandeling. Wanneer een jongere verschillende life events uit het eerste of tweede cluster heeft meegemaakt kan een systemische behandeling geïndiceerd worden. Bij life events uit het derde cluster kan wellicht beter een agressie regulerende behandeling ingezet worden. Een tweede klinische implicatie is dat de clustering bestaande instrumenten kan ondersteunen. Dit geldt bijvoorbeeld voor het risicotaxatie instrument SAVRY (Borum, Bartel, & Forth, 2002). Bij de beoordeling van de items over protectieve factoren kan de gevonden clustering geraadpleegd worden. Wanneer weinig life events in een bepaald cluster meegemaakt zijn, kunnen wellicht protectieve factoren in het gebied van het cluster gevonden worden.
Een wetenschappelijke implicatie is dat bij forensische jongeren een grove indeling, bestaande uit minder factoren, misschien bruikbaarder is dan een verfijnde indeling. Bij forensisch psychiatrische jongeren blijken life events voor te komen die met elkaar samenhangen. Hierdoor bevat de clustering ook veel
crossloadings en lijkt het lastig te zijn om een strakke indeling in factoren te maken. Mogelijk wordt het naarmate er meer factoren zijn moeilijker een goede indeling te maken. Een tweede wetenschappelijke
implicatie is dat clusteringen verschillen per doelgroep. Het feit dat de clustering van Jacobs et al. (2006) geen oplossing gaf in combinatie met de gevonden clustering onderstreept deze implicatie. Er was sprake van twee complementaire doelgroepen: jongvolwassen, vrouwelijke tweelingen ten opzichte van adolescente, forensisch psychiatrische jongens.
Een beperking van het onderzoek is dat er alleen gebruik gemaakt is van een samengestelde scoringslijst en niet van de interviewmethode. Een nadeel van scoringslijsten is dat de impact van een gebeurtenis lastig te bepalen is omdat dit per individu kan verschillen (Dohrenwend, 2006). Ook is het de vraag of in een scoringslijst alle life events uitgevraagd kunnen worden. De kans is groot dat jongeren andere gebeurtenissen meegemaakt hebben die niet voorkomen in de lijst. Een tweede beperking van het onderzoek is dat niet alle dossiers die gescoord zijn een volledig beeld van de cliënten geven.
Voor toekomstig onderzoek zou het interessant zijn te onderzoeken of life events positief, negatief of als geen van beide geformuleerd dienen te worden. Momenteel lijkt het af te hangen van het individu welk effect een life event heeft. Verder zal meer aandacht besteed moeten worden aan life events voorkomend bij specifieke doelgroepen en life events voorkomend bij een vrouwelijke forensisch psychiatrische doelgroep. Wellicht zijn er verschillen te vinden met de mannelijke doelgroep en is de gevonden clustering dus niet van toepassing op vrouwen. Daarnaast zou het interessant zijn te onderzoeken of uit een dataset, verkregen met behulp van interviews, eenzelfde clustering zou voortkomen.
Conclusie
Uit dit onderzoek is gebleken dat bij forensisch psychiatrische jongeren sprake is van specifieke life events. Ook blijken deze jongeren bijna twee tot drie keer meer life events mee te maken dan jongeren in de algemene Nederlandse bevolking. Er is sprake van een clustering bestaande uit drie factoren gebaseerd op verschillende leefgebieden van de jongeren. Deze factoren zouden in de praktijk behandelingen en risicotaxaties kunnen ondersteunen door probleemgebieden en protectieve factoren inzichtelijk te maken. Voor de wetenschap is het nuttig te weten dat, bij een forensische doelgroep, een grovere indeling in factoren wellicht bruikbaarder is dan een verfijndere indeling. Ook blijkt clustering doelgroepafhankelijk te zijn.
Referenties
Adigüzel, S., Buis, L., Heuvelman, E., & Gotink, L. (2012). Pesten: visie en aanpak van leerkrachten basisonderwijs. Universiteit Utrecht, Utrecht.
Baroody Hart, C. (1997). Adaptation of the social readjustment rating scale for a prison population. Journal of Offender Rehabilitation, 25, 105-121.
Berden, G.F.M.G., Althaus, M., & Verhulst, F.C. (1990). Major life events and changes in the behavioural functioning of children. Journal of Child Psychiatry, 31(6), 949-959.
Boendermaker, L. (1998). Eind goed, al goed? De leefsituatie van jongeren een jaar na vertrek uit een justitiële behandelinrichting. Den Haag: WODC.
Bonanno, G. (2004). Loss, trauma, and human resilience. Have we underestimated the human capacity to thrive after extremely aversive events? American Psychologist, 59(1), 20-28.
Borum, R., Bartel, P., & Forth, A. (2002). Manual for the structured assessment of violence risk in youth (SAVRY). Tampa: University of South Florida.
Brown, G.W., & Harris, T.O. (1978). Social origins of depression: A study of psychiatric disorder in women. London: Tavistock.
Chung, H., & Elias, M. (1996). Patterns of adolescent involvement in problem behaviors: Relationship to self-efficacy, social competence, and life events. American Journal of Community Psychology, 24(6), 771-784.
Coddington, R.D. (1972). The significance of life events as etiologic factors in the diseases of children - II. A study of a normal population. Journal of Psychosomatic Research, 16, 205-213.
Compas, B.E., Hinden, B.R., & Gerhardt, C.A. (1995). Adolescent development: pathways and processes of risk and resilience. Annu Rev Psychol, 46, 265-293.
Compas, B.E., Slavin, L.A., Wagner, B.M., & Vannatta, K. (1986). Relationship of life events ans social support with psychological dysfunction among adolescents. Journal of Youth and Adolescence, 15(3), 205-221.
Dohrenwend, B.P. (2006). Inventorying stressful life events as risk factors for psychopathology: Toward resolution of the problem of intracategory variability. Psychological Bulletin, 132(3), 477–495. Duggal, S., Malkoff-Schwartz, S., Birmaher, B., Anderson, B. P., Matty, M. K., Bailey-Orr, M., et al. (2000).
The assessment of life stress in adolescents self report vs. interview methods. Journal of the American Academy of Child and Adolesent Psychiatry, 39, 445-452.
Dutton, D.G., Golant, S.K., & Pijnaker, H. (2000). De partnermishandelaar; een psychologisch profiel. Houten.
Farrington, D.P. (2003). Developmental and life-course criminology: Key theoretical and empirical issues. Criminology, 41(2), 221-256.
Grant, K.E., Compas, B.E., Stuhlmacher, A.F., Thurm, A.E., McMahon, S.D., & Halpert, J.A. (2003). Stressors and Child and Adolescent Psychopathology: moving from markers to mechanisms of risk. Psychological Bulletin, 129(3), 447-466.
Grant, K.E., Compas, B.E., Thurm, A.E., McMahon, S.D., & Gipson, P.Y. (2004). Stressors and child and adolescent psychopathology: measurement issues and prospective effects. Journal of clinical child & adolescent psychology, 33(2), 412-425.
Hillegers, M.H., Burger, H., Wals, M., Reichart, C.G., Verhulst, F.C., Nolen, W.A., et al. (2004). Impact of stressful life events, familial loading and their interaction on the onset of mood disorders: study in a high-risk cohort of adolescent offspring of parents with bipolar disorder. British Journal of
Psychiatry, 185, 97-101.
Hu, L-T., & Bentler, P.M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: conventional criteria versus new alternatives. Struct Equ Modeling, 6, 1-55.
Jacobs, N., Kents, G., Peeters, F., Derom, C., Vlietinck, R., & Os, J. van (2006). Stress-related negative affectivity and genetically altered serotonin transporter function: Evidence of synergism in shaping risk of depression. Arch Gen Psychiatry, 63, 989-996.
Jakobs, J., Ferwerda, H.B., & Beke, B.M.W.A. (2006). Focus op jeugdcriminaliteit. Amsterdam: SWP. Johnson, J.H., & McCutcheon, S. (1980). Assessing events in older children and adolescents: Preliminary
findings with the life events checklist. In I.G. Sarason, & C.D. Spielberger, Stress and anxiety (Vol. 7, pp. 111-125). Washington, DC: Hemisphere.
Laan, A.M. van der, & Blom, M. (2006). Jeugddelinquentie: risico's en bescherming. Bevindingen uit de WODC Monitor Zelfgerapporteerde Jeugdcriminaliteit 2005. Den Haag: WODC.
Laan, A.M. van der, Schans, C.A. van der, Bogaerts, S., & Doreleijers, T.A. (2009). Criminogene en beschermende factoren bij jongeren die een basisraadsonderzoek ondergaan: Een verkennende inventarisatie van de mate van zorg en van risico- enbeschermende factoren gesignaleerd door
raadsonderzoekers. WODC. Boom Juridische Uitgevers.
Laar, A.van de, Paijmans, I., Rosbach, J., Terpstra, N., & Tielen, H. (2009). Jongerenpeiling 2008: Zuid-Holland noord. GGD Zuid-Hollands Midden. Waddinxveen: Twigt.
Laub, J.H., & Sampson, R.J. (1993). Turning points in the life course: Why change matters to the study of crime. Criminology, 31(3), 301-325.
Meer, E. van der, & Tielen, H. (2010). Gezondheidsrapport jongeren 2008 gemeente Teylingen. GGD Hollands Midden .
Meij, H., & Boendermaker, L. (2008). Oorzaken en achtergronden van een problematische ontwikkeling. Nederlands Jeugd Instituut.
Miller, M.A., & Rahe, R.H. (1997). Life changes scaling for the 1990s. Journal of Psychosomatic Research, 43(3), 279-292.
Newcomb, M.D., Huba, G.J., & Bentler, P.M. (1981). A multidimensional assessment of stressful life events among adolescents: derivation and correlates. Journal of Health ans Social Behavior, 22(4), 400-415. Raphael, K.G, Cloitre, M., & Dohrenwend, B.P. (1991). Problems of recall and misclassification with
checklist methods of measuring stressful life events. Health psychology, 10(1), 62-74. Rowlison, R.T., & Felner, R.D. (1988). Major life events, hassles, and adaptation in adolescence:
confounding in the conceptualization and measurement of life stress and adjustment revisited. Journal of Personality and Social Psychology, 55(3), 432-444.
Rutter, M. (1985). Family and school influences on behavioural development. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 26, 349-368.
Sandberg, S., & Rutter, M. (2008). Acute life stresses. In M. Rutter, D. Bishop, D. Pine, et al. Rutter's Child and Adolescent Psychiatry. Oxford: Blackwell.
Spinhoven, P., Elzinga, B.M., Hovens, J.G.F.M., Roelofs, K., Zitman, F.G., Oppen, P. van, et al. (2010). The specificity of childhood adversities and negative life events across the life span to anxiety and depressive disorders. Journal of Affective Disorders, 126, 103-112.
Slotboom, A., Wong, T.M.L., Swier, C., & Broek, T.C. van der (2011). Delinquente meisjes. WODC, Onderzoek en beleid. Boom Juridische uitgevers.
Stol, W. (2006). Basisboek Integrale veiligheid. Bussum: Coutinho.
Stroebe, K. (2009). Is this about me? Responding to subtle discrimination-beyond an individual versus group perspective.
Tausig, M. (1982). Measuring life events. Journal of Health and Social behavior, 23(1), 52-64.
Voeten, M.J.M., & Bercken, J.H.L. van (2003). Lineaire regressieanalyse. Groningen: Stenfert Kroese.
