Within a professional organization for women in mathematics in the US, two mathematicians and a middle school teacher organize a program to link teachers of students at the pre-university level with professionals in the mathematical sciences in and outside of academia to promote collaborations among different communities in the mathematics education of students. This paper describes the program and its operations, some of its experiences, as well as some results from a formative evaluation conducted for the program. Some recommendations are given for potential organizers of similar programs in other countries.

Series: Forschungsberichte des Forschungsinstituts für Altersökonomie

Das Hauptanliegen dieser Arbeit besteht in der Erweiterung des Kenntnisstandes zur Bedeutung des Berufs im Hinblick auf Prävalenz bzw. Risiko einer Psychischen und Verhaltensstörung (PVS) bei Frauen. Es gibt zahlreiche deskriptive Aussagen von Krankenkassen zum Auftreten verschiedener Diagnosegruppen oder Einzeldiagnosen, die sich bezüglich der Berufe jedoch auf die Gesamtheit der PVS beschränken. Die Analysen im Rahmen dieser Arbeit beruhen auf den Daten der weiblichen Versicherten der AOK PLUS für die Jahre 2007 bis 2011 mit insgesamt 2.113.083 Versichertenjahren. Es werden inferenzstatistische Aussagen getroffen, die auf Ergebnissen explorativer Voranalysen beruhen. Den berufsbezogenen Analysen werden zunächst Auswertungen zum Alter vorangestellt (Abschnitt 4). Erwartungsgemäß sind die Unterschiede zwischen den Altersgruppen für jede betrachtete Diagnosegruppe signifikant, jedoch weisen die Diagnosegruppen nicht dieselbe Altersabhängigkeit auf. Mit zunehmendem Alter zeigen sich zudem längere Erkrankungsdauern. Die Berufe im Datenbestand der AOK PLUS sind mittels der Klassifikation KldB 1988 [1] codiert (ca. 330 3-Steller). Für die berufsbezogenen Analysen wird in Abschnitt 5 zunächst die Frage geklärt, ob sich mittels Aggregationen der 3-Steller eine geeignetere Systematik finden lässt. Bis auf die Zusammenfassung einiger weniger 3-Steller ist das nicht der Fall. Basierend auf diesen Ergebnissen wird in Abschnitt 6 ein zweistufiges Vorgehen gewählt. In einem ersten Schritt werden für jede betrachtete PVS-Diagnose (bzw. Diagnosegruppe) die 21 Berufe mit den größten Quoten (AU-Personen pro 1.000 Versichertenjahre) ermittelt. Dabei werden zusätzlich altersstandardisierte Quoten berechnet. In einem zweiten Schritt werden die Ergebnisse des ersten Schrittes mittels Binärer Logistischer Regression (BLR) mathematisch-statistisch abgesichert. Dabei wird die Gesamtheit der nicht ausgewählten Berufe (also alle außer den 21) als Referenzgruppe verwendet. Für alle 21 ausgewählten Berufe werden dann die Odds Ratios gegenüber der Referenzgruppe in Verbindung mit einer Aussage zur Signifikanz ermittelt. Daraus resultiert schließlich eine Rangreihe der „Risikoberufe“, sortiert nach den unteren Grenzen der Konfidenzintervalle. Das Alter wird in diesem Schritt durch Einbezug als potentielle Einflussgröße berücksichtigt. Die Ergebnisse (Abschnitte 6 und 7) zeigen, dass Frauen besonders von PVS betroffen sind, wenn sie als Schienenfahrzeugführer (711), Soldaten, Grenzschützer, Polizisten, Sicherheitskontrolleure (801, 803), Krankenversicherungsfachleute (693), Telefonisten (734) sowie als Fachschul-, Berufsschul- und Werklehrer (874) arbeiten. Für Einzeldiagnosen und Diagnosegruppen ergibt sich ebenfalls ein differenziertes Bild. Bei den Erkrankungsdauern in Abhängigkeit vom Beruf zeigen sich keine substantiellen Auffälligkeiten.:1 Einleitung 7 2 Problemlage und Fragestellungen 8 2.1 LITERATURÜBERSICHT 8 2.1.1 Allgemeine Aussagen und Kosten 8 2.1.2 Aussagen zu Diagnosegruppen und Einzeldiagnosen der PVS 10 2.1.3 Aussagen zum Alter 12 2.1.4 Aussagen zum Beruf 13 2.1.5 Berufe als Risikofaktor für psychische Fehlbelastung 19 2.1.6 Psychischen Gesundheit von Frauen: Der Beruf als Modulator 21 2.1.7 Gesamteinschätzung zum Kenntnisstand 21 2.2 FRAGESTELLUNGEN 23 2.2.1 Zum Alter 24 2.2.2 Zur Systematik der Berufe 25 2.2.3 Zum Beruf 26 2.2.4 Zur Relation der Frage- und Zielstellungen 26 3 Datenbasis und methodische Aspekte 27 3.1 DATENBASIS 27 3.2 INDIKATOREN, DESKRIPTIVE STATISTIKEN 28 3.3 SYSTEMATIK DER BERUFE 29 3.4 MATHEMATISCH-STATISTISCHE VERFAHREN 30 3.4.1 Altersstandardisierung 30 3.4.2 Chi-Quadrat- und MANTEL-HAENSZEL-Test 31 3.4.3 Binäre Logistische Regression (BLR) 31 3.4.4 Mathematisch-statistische Aussagen zu Erkrankungsdauern 33 3.4.5 Signifikanzniveau und Darstellung von Signifikanzaussagen 35 4 F-Diagnosen und Z73 nach Alter 36 4.1 BETROFFENENQUOTEN 36 4.2 ERKRANKUNGSDAUERN 39 5 Systematiken zum Beruf im Vergleich 43 5.1 BERUFSORDNUNG 44 5.2 SYSTEMATIK NACH BLOSSFELD 45 5.3 ZUSAMMENGEFASSTE BERUFSGRUPPEN NACH SUGA 46 5.4 BERUFSGRUPPEN 47 5.5 PARTIELL AGGREGIERTE BERUFE 48 6 F-Diagnosen und Z73 nach Beruf und Alter 49 6.1 DIAGNOSEHAUPTGRUPPE F00-99 PSYCHISCHE UND VERHALTENSSTÖRUNGEN 49 6.1.1 AU-Personen 49 6.1.2 Erkrankungsdauern 54 6.2 DIAGNOSEGRUPPEN IM VERGLEICH 55 6.3 DIAGNOSEGRUPPE F10-19 PSYCHISCHE UND VERHALTENSSTÖRUNGEN DURCH PSYCHOTROPE SUBSTANZEN 56 6.3.1 Gesamtgruppe F10-19 – AU-Personen 56 6.3.2 Diagnosen F10 und F17 – AU-Personen 59 6.3.3 AU-Personen – die auffälligsten Berufe 60 6.3.4 Erkrankungsdauern 61 6.4 DIAGNOSEGRUPPE F30-39 AFFEKTIVE STÖRUNGEN 62 6.4.1 Gesamtgruppe F30-39 – AU-Personen 62 6.4.2 Diagnosen F32 und F33 – AU-Personen 64 6.4.3 AU-Personen – die auffälligsten Berufe 66 6.4.4 Erkrankungsdauern 66 6.5 DIAGNOSEGRUPPE F40-48 NEUROTISCHE, BELASTUNGS- UND SOMATOFORME STÖRUNGEN 68 6.5.1 Gesamtgruppe F40-48 – AU-Personen 68 6.5.2 Diagnosen F41, F43, F45, F48 – AU-Personen 70 6.5.3 AU-Personen – die auffälligsten Berufe 73 6.5.4 Erkrankungsdauern 74 6.6 DIAGNOSE Z73 PROBLEME BEI DER LEBENSBEWÄLTIGUNG (BURN-OUT) 75 6.6.1 AU-Personen 75 6.6.2 Erkrankungsdauern 76 6.7 AU-PERSONEN – DIE AUFFÄLLIGSTEN BERUFE IM GESAMTKONTEXT 77 7 Diskussion der Ergebnisse 83 7.1 METHODISCHE ASPEKTE 83 7.1.1 Einordnung der Analysen im Sinne der Epidemiologie 83 7.1.2 Bezugsbasis Versichertenjahre versus Versicherte 85 7.1.3 Zur Altersstandardisierung 86 7.1.4 Zur Binären Logistischen Regression 88 7.1.5 Binäre logistische Regression versus MANTEL-HAENSZEL Test und Anmerkungen zum Signifikanzniveau 89 7.1.6 Zur Auswahl der Zielgrößen AU-Personen und Erkrankungsdauern 89 7.2 INHALTLICHE ASPEKTE 91 7.2.1 Zum Alter 91 7.2.1.1 Betroffenenquoten 91 7.2.1.2 Erkrankungsdauern 92 7.2.2 Zu den Berufen 93 7.2.2.1 Zu F00-99 – Gesamtheit der PVS – Erkrankungsrisiko 93 7.2.2.2 Zu F00-99 – Gesamtheit der PVS – Erkrankungsdauern 98 7.2.2.3 Zu den Diagnosegruppen F30-39 Affektive Störungen und F40-48 Neurotische, Belastungs- und somatoforme Störungen – Erkrankungsrisiko 99 7.2.2.4 Zur Diagnose F10 PVS durch Alkohol – Erkrankungsrisiko 103 7.2.2.5 Zur Diagnose F17 – PVS durch Tabak 106 7.2.2.6 Zu Diagnose Z73 – Burn-out-Syndrom 108 7.2.3 Zusammenfassung 109 7.3 AUSBLICK 110 8 Literatur 112 9 Verzeichnis der Abkürzungen 122 10 Verzeichnis der Abbildungen 124 11 Verzeichnis der Tabellen 126 Anlagen 128

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Within a professional organization for women in mathematics in the US, two mathematicians and a middle school teacher organize a program to link teachers of students at the pre-university level with professionals in the mathematical sciences in and outside of academia to promote collaborations among different communities in the mathematics education of students. This paper describes the program and its operations, some of its experiences, as well as some results from a formative evaluation conducted for the program. Some recommendations are given for potential organizers of similar programs in other countries.

Geschlechtsspezifische Arbeitsmarktsegregation nimmt die ungleiche Verteilung und Präsenz von Gruppen nach dem Merkmal Geschlecht innerhalb verschiedener Sphären der Erwerbsarbeit (bspw. in Betrieben, Berufen, Berufsfeldern oder auf Hierarchieebenen) in den Blick. Die Geschlechtersegregation hat fast immer negative Auswirkungen (z.B. schlechtere Bezahlung oder geringere Aufstiegschancen) auf Frauen*. Generell wird zwischen horizontaler und vertikaler Segregation unterschieden. In der Forschung hat sich der Blick auf geschlechtsspezifische Arbeitsmarktsegregation von akteurszentrierten über strukturkategoriale hin zu sozial-konstruktivistischen Ansätzen entwickelt.

In den gender studies verweist der Begriff Biopolitik zumeist auf die Arbeiten von Michel Foucault, in denen er untersucht, wie in der Moderne die Organisation von und die Sorge um Leben sowie der menschliche Individualkörper ins Zentrum der Politik rücken. Ergänzend bestimmt er Biomacht als im Gegensatz zu früherer, repressiver Macht, produktiv und auf Lebenssteigerung ausgelegt. Entsprechend impliziert Biopolitik eine ambivalente, ebenso fürsorgliche wie kontrollierende Form der Machtausübung.

Virginia Woolf (1882–1941) war eine englische Schriftstellerin, Verlegerin, Essayistin, Tagebuchverfasserin, sowie Literatur- und Kulturkritikerin, die als Wegbereiterin der literarischen Moderne gilt. In zahlreichen kritischen Essays und Romanen reflektiert sie die geteilten Lebens- und Bildungssphären der Geschlechter und kritisiert die materiellen Umstände der durch das Geschlecht determinierten sozialen Rolle. Eine genderfokussierte kritische Rezeption von Woolfs Texten, welche sich mit weiblichem Schreiben und Lesen, Frauengeschichtsschreibung und weiblicher Ästhetik befassen, findet seit Mitte der 1970er Jahre statt.

This thesis research zeroes in on the role of doulas regarding prevention of obstetric violence by summarizing existing literature and providing first-hand insights from qualitative semi-structured interviews with three Austrian doulas, answering the question: What role do doulas play in the prevention of obstetric violence in Austria? The research and data analysis are based on the Birth Territory Theory with an intersectional perspective and the thesis aims at providing information on obstetric violence and the role that doulas play in its prevention. Currently this topic is hardly researched in Austria, even though globally one third of parturients experience violence while giving birth. The findings show that obstetric violence is present during childbirth in many forms in Austria on a regular basis and that intersectional dimensions such as education or age play a role in it. The role of doulas in theprevention of obstetric violence is diverse and includes inter alia raising awareness,being a witness, being a mediator between midwives and parturients, proposing options, and offering emotional support. Nevertheless, in Austria doulas are not allowed to intervene during birth and cannot eliminate obstetric violence by themselves. / Die vorliegende Masterarbeit setzt sich mit der Rolle von Doulas in der Prävention von Gewalt bei Geburten in Österreich auseinander. Durch drei qualitative Interviews mit österreichischen Doulas und einem Literature Review wurde folgende Forschungsfrage beantwortet: Welche Rolle spielen Doulas in der Prävention von Gewalt unter der Geburt in Österreich? Basierend auf der Birth Territory Theory und mit einem intersektionalen Blickwinkel zielt diese Masterarbeit darauf ab, Informationen über Gewalt unter der Geburt in Österreich bereitzustellen und die Rolle von Doulas in diesem Kontext zu beleuchten. Obwohl global rund ein Drittel aller Gebärenden Gewalt unter der Geburt erlebt, gibt es keine Daten und Statistiken zu der Lage in Österreich. Die Ergebnisse dieser Forschung zeigen, dass Gewalt in Kreißsälen in Österreich regelmäßig in verschiedenen Formen verzeichnet wird und dass dabei intersektionale Dimensionen wie Alter oder Bildungsstand der Gebärenden eine Rolle spielen. Die Forschungsergebnisse decken sich mit vergleichbaren Studien aus anderen Ländern und bieten erste Einblicke zu diesem Thema in Österreich.Doulas dürfen als nicht-medizinische Geburtsbegleiterinnen in Österreich weder in das Geburtsgeschehen eingreifen noch beraten, verfügen jedoch über zahlreiche Optionen, einen Beitrag zur Gewaltprävention zu leisten. Ihre Rolle beinhaltet die derZeugin, sie kann Mediatorin zwischen Hebamme und Gebärender sein und sie kann zusätzlich Optionen aufzeigen, emotionale Unterstützung anbieten und zurBewusstseinsbildung beitragen. Gewalt unter der Geburt kann trotz dieser Präventionsmaßnahmen durch Doulas jedoch nicht vollständig verhindert werden.