Auslandseinsatz und resultierende Stresseffekte auf die kardiovaskuläre Gesundheit:
Die Bundeswehr-Einsatz und STress (BEST)-Studie

Deployment and Resulting Stress Effects on Cardiovascular Health: The Bundeswehr Deployment Stress (BEST)-Study

Christiane Waller^a, Manuela Rappel^b, Tanja Maier^b, Dae-Sup Rhee^b, Sebastian Brill^d, Edit Rottler^a, Peter Radermacher^c, Benedikt Friemert^d, Horst Peter Becker^e

^a Paracelsus Medizinische Privatuniversität Klinikum Nürnberg, Klinik für Psychosomatische Medizin und Psychotherapie

^b Universitätsklinik Ulm, Klinik für Psychosomatische Medizin und Psychotherapie,

^c Universitätsklinik Ulm,Institut für Anästhesiologische Pathophysiologie und Verfahrensentwicklung,

^d Bundeswehrkrankenhaus Ulm, Klinik XIV – Unfallchirurgie und Orthopädie,

^e Bundeswehrkrankenhaus Ulm (ehemals)

Zusammenfassung

In der Literatur wird davon gesprochen, dass Soldatinnen und Soldaten aufgrund regelmäßiger Gesundheitsfürsorge gesünder seien als die Normalbevölkerung (‚healthy soldier effect‘). In neuerer Zeit wird dieses Konzept revidiert, da internationale longitudinale Untersuchungen an weiblichen und männlichen Veteranen insbesondere aufgrund von kardiovaskulären Erkrankungen eine erhöhte Mortalität aufzeigten. Die Bundeswehr-Einsatz und STress(BEST)-Studie untersuchte nun den Zusammenhang zwischen Auslandseinsatz (AE)-Stressfaktoren und der kardiovaskulären Gesundheit von Soldatinnen und Soldaten der Bundeswehr. Dabei lag der Fokus auf der Erfassung AE-bezogener Belastungsfaktoren wie z. B. einem potenziellen Bedrohungsgefühl, fremden Umfeldbedingungen, Trennung von Familie und Freunden, Konfrontation mit Armut, Leid und Gewalt im Einsatzland. Zu drei Messzeitpunkten, vor dem AE sowie 6–8 Wochen bzw. 1 Jahr danach, wurden die Teilnehmenden der Studie zu einem Untersuchungstermin einbestellt, an dem neben einer psychosomatischen Diagnostik ein experimenteller Stresstest (Trier Social Stress Test in der Gruppe, TSST-G) mit begleitender Labordiagnostik zur Untersuchung der akuten Stressreaktivität durchgeführt wurde. Als Vergleichsgruppe dienten Soldatinnen und Soldaten, die während der Studie zu keinem AE einberufen wurden.

Neben den klassischen kardiovaskulären Risikofaktoren, aus denen Risikoscores für das Auftreten eines Herzinfarktes innerhalb der nächsten 10 Jahre (Prospective Cardiovascular Münster (PROCAM)-Score, Framingham-Score) errechnet wurden, wurden individuelle psychosoziale Risiko- (u. a. Missbrauch, Misshandlung und Vernachlässigung in Kindheit und Jugend (MMV)) und Schutzfaktoren (u. a. stabile soziale Unterstützung, Familie, Freunde, Kameradschaftsgefühl) ermittelt.

Die Ergebnisse zeigen, dass Soldatinnen und Soldaten mit AE-Erfahrung ein signifikant höheres 10-Jahres-Herzinfarktrisiko haben im Vergleich zu Soldatinnen und Soldaten ohne AE-Erfahrung. Eine AE-bedingte Beeinträchtigung sowohl der psychischen als auch der physiologischen Stressantwort auf akuten Stress zeigte sich nicht. Als einsatzbezogene Schutzfaktoren scheinen (1.) eine positive Familiensituation in Kindheit und Jugend und (2). weniger Sorgen um das eigene Leben und um Probleme in der Familie während des AE zu fungieren, die im Zusammenhang mit einer Reduktion des kardiovaskulären Risikos stehen. Weitere Analysen zur Erhärtung der Ergebnisse stehen aus. Insbesondere dem Zusammenhang von individuellen Schutzfaktoren wie der Stabilität von Familie und sozialem Netzwerk während des AE und der kardiovaskulären Gesundheit sollte in der Gesundheitsprävention der Bundeswehr eine besondere Bedeutung zukommen.

Schlüsselwörter: Kardiovaskuläre Gesundheit, Auslandseinsatz, psychosoziale Stressfaktoren, soziale Unterstützung, Geschlecht

Summary

The literature suggests that soldiers are healthier than the general population due to regular healthcare (‘healthy soldier effect’). Recently this concept has been revised, as international longitudinal studies have shown increased mortality among female and male veterans, particularly due to cardiovascular disease. The Bundeswehr Deployment and Stress Study (BEST) investigated the relationship between stress factors during deployment abroad and the cardiovascular health of Bundeswehr soldiers. The focus was on recording of psychosocial, foreign-deployment (FD)-related stress factors such as a potential sense of threat, unfamiliar environmental conditions, separation from family and friends, confrontation with poverty, suffering, and violence in the country of deployment. At three measurement points, prior to, 6–8 weeks, and 1 year after deployment, the participants of BEST were invited to a psychosomatic examination and an experimental stress test (Trier Social Stress Test for Groups, TSST-G) with accompanying laboratory diagnostics to examine acute stress reactivity. Soldiers without FD during the study served as a comparison group.

We calculated a classical risk score for the occurrence of a heart attack within the next 10 years (PROCAM-score, Framingham Score) using the standard cardiovascular risk factors. Additionally, we determined individual psychosocial risk factors (including abuse, maltreatment, and neglect in childhood and adolescence and protective factors (including stable social support, family, friends, and sense of comradeship) using interviews and questionnaires.

The results show that soldiers with FD experiences have a significantly higher 10-year risk of myocardial infarction compared to soldiers without FD experience. An FD-related impairment of the psychological and physiological stress response to acute stress was not detectable. Deployment-related protective factors appear to be (1.) a positive family situation in childhood and adolescence and (2.) fewer worries about one’s own life and about problems in the family during the FD, which are associated with a reduction in cardiovascular risk. Further analyses to corroborate the results are pending. Importance should be attached to the connection between individual protective factors such as family stability and social network during FD and cardiovascular health in Bundeswehr’s health prevention program.

Keywords: cardiovascular health; foreign deployment; psychosocial risk factors; social suppor; gender

Einleitung und Hintergrund

Die Auslandseinsätze (AE) der Bundeswehr der vergangenen Jahre ließen die Charakteristika des Militärberufs deutlich werden. Sie bedeuten hauptsächlich Arbeit unter ressourcenarmen und widrigen Bedingungen, die sich nicht nur in körperlicher, sondern auch in psychischer Belastung wie Stress, Angst und depressiver Symptomatik manifestieren können. Herausragend dabei ist das Fehlen der sozialen ‚Geborgenheitssysteme‘ wie Familie, Freunde und der gewohnten Umgebung im Heimatland.

Frühere Studien zeigten auf, dass psychosoziale Belastungs­faktoren im AE einen Einfluss auf sowohl die psychische als auch die körperliche Gesundheit haben können [13]. Individuelle psychosoziale Faktoren vor einem AE beeinflussen zudem, wie gut einschneidende Erlebnisse während des AE nachHeimkehr verarbeitet werden können [1]. Bisher ist nicht klar, welche Rolle eigene Erfahrungen von Missbrauch, Misshandlung und Vernachlässigung (MMV) in Kindheit und Jugend für die Verarbeitung spielen.

Studien heben deutlich hervor, dass Kampfeinsätze neben kurzfristigen Folgen wie z. B. Schlafstörungen, Konzentrationsstörungen oder funktionellen Körperbeschwerden (z. B. Cephalgien, Reizdarm, Dysurie, Bruxismus etc.) zu chronischen psychischen und körperlichen Erkrankungen führen können. Eine aufwendige epidemiologische Feldstudie der Bundeswehr über die Jahre 2009 bis 2013 zeigte eine 12-Monatsprävalenz für psychische Erkrankungen von ca. 21 % bei einem einsatzintensiven Kontingent [2]. Die ‚Millennium Cohort‘-Studie der USA ist die größte laufende Gesundheitsstudie weltweit und untersucht, wie sich AE auf die langfristige ­Gesundheit von Militärangehörigen auswirken [4]. Ein Ergebnis war, dass 1 % (627 von 60 025 aller Teilnehmenden) über einen mittleren Beobachtungszeitraum von fünfeinhalb Jahren angaben, eine KHK entwickelt zu haben. Dabei zeigten Teilnehmende mit Kampfeinsatz eine höhere Wahrscheinlichkeit, an einer KHK zu erkranken (odds ratio: 1.93; 95 % Konfidenzintervall, 1.31–2.84) im Vergleich zu Soldatinnen und Soldaten ohne Kampferfahrung. Das Vorliegen einer posttraumatischen Belastungsstörung (PTBS) stand dabei nicht mit dem Neuauftreten einer KHK in Verbindung, jedoch eine intensive Stresserfahrung [10]. Hinojosa et al. konnten ebenfalls anhand 150 067 Datensätzen von Befragten einer nationalen Gesundheitserhebung der USA zeigen, dass Veteranen häufiger, insbesondere im Alter zwischen 25–65 Jahren, von Herz-Kreislauferkrankungen betroffen waren im Vergleich zu Nicht-Veteranen [22|.EineaktuelleMetaanalysefandallerdingskeinenZusammenhangzwischenmilitärischenKampfeinsätzenundnegativenkardiovaskulärenFolgen[3].

Die hier vorliegende Bundeswehr-Einsatz und STress (BEST)-Studie Ulm sollte aufzeigen, welche individuellen und situativen Stressfaktoren vor, während und nach einem AE zu einem erhöhten kardiovaskulären Risiko bei gesunden Soldatinnen und Soldaten der Bundeswehr beitragen. Die Ergebnisse sollten eine Grundlage dafür bieten, Stress-Resilienz besser zu verstehen. Gleichzeitig sollte damit die Fähigkeit von Soldatinnen und Soldaten gestärkt werden, negative Auswirkungen von Rückschlägen und damit verbundenem Stress auf Leistung und Kampfkraft zu überwinden.

Methoden

Studiendesign

In die BEST-Studie wurden Soldatinnen und Soldaten der Bundeswehr mit (Interventionsgruppe) und ohne (Kontrollgruppe) Auslandseinsatzerfahrung eingeschlossen. Die Erhebung fand zu drei Messzeitpunkten statt, nämlich vor geplantem Auslandseinsatz (t0) sowie 6–8 Wochen (t1) und 12–14 Monate nach Auslandseinsatz (t2). Die Kontrollgruppe wurde ebenfalls im gleichen Zeitabstand zur Erhebung einbestellt. Zu jedem Messzeitpunkt wurden ein sozial evaluiertes Stressexperiment sowie eine Befragung mithilfe von Fragebögen in der Klinik für Psychosomatische Medizin und Psychotherapie an der Universitätsklinik oder im Bundeswehrkrankenhaus Ulm durchgeführt. Als Instrument zur Induktion von sozialem Stress diente der Trier Social Stress Test in der Gruppe (TSST-G), ein international anerkannter Stresstest mit hoher Reliabilität, der eine effektive Stress-Antwort sowohl auf biologischer als auch psychologischer Ebene hervorruft [23]. Vor, während und nach dem Stresstest wurden Blut- und Speichelproben sowie Mundschleimhautzellen abgenommen und Fragebögen ausgefüllt (siehe unter Untersuchungsparameter).

Förderung und Registrierung der Studie

Die BEST-Studie wurde von 9/2015 bis 9/2021 durchgeführt und im Rahmen der zivilmilitärischen Verbundforschung zwischen der Universität Ulm und dem Bundeswehrkrankenhaus Ulm unter dem Förderkennzeichen E/U2CA/FA159/FF552 vom Bundesministerium der Verteidigung finanziell unterstützt. Die Studie wurde gemäß den Richtlinien der Deklaration von Helsinki realisiert und von der Ethikkommission der Universität Ulm genehmigt (Nummer 253/12, Datum der Genehmigung: 18.12.2012). Sie ist unter der Nummer DRKS00022345 im Deutschen Register für Klinische Studien registriert. Ergebnisse der Studie sind in Teilen bereits international hochwertig publiziert [27][28][41].

Studienpopulation

Die Rekrutierung der Soldatinnen und Soldaten fand zwischen September 2015 bis November 2018 statt. Sie erfolgte während der einsatzlandunspezifischen Ausbildung (ELUSA) und der Einsatzlandspezifischen Ausbildung (ELSA) für die Einsätze ‚Resolut Support Afghanistan‘, ‚EUTM Mali‘, ‚KFOR Kosovo‘ und ‚Operation Inherent Resolve Irak‘. Eingeschlossen war auch die Ersthelfer Bravo-Ausbildung, welche durch das Ausbildungssimulationszentrum des Sanitätsregimentes 3 in Dornstadt durchgeführt wurde. Die Soldatinnen und Soldaten kamen entweder von Standorten aus ganz Deutschland bzw. durch Rekrutierungsaufrufe aus den standortnahen Bundeswehreinrichtungen (Laupheim, Dornstadt und Ulm).

Alle Interessenten willigten nach ausführlicher persönlicher Aufklärung durch die Studienverantwortlichen schriftlich in die Teilnahme ein. Ausschlusskriterien waren eine schwere psychische (z. B. schwere Depression, Suizidalität, Suchterkrankung) sowie eine schwere körperliche Erkrankung, die die Teilnahme an den drei Messzeitpunkten nicht möglich gemacht hätte. Es konnten insgesamt 276 Soldatinnen und Soldaten in die Studie aufgenommen werden. Aufgrund einer Studienunterbrechung von 6 Monaten, die zur Beteiligung des Gesamtpersonenvertrauensausschusses der Bundeswehr und zur Prüfung der Fragebögen nach ZDv A 2710/1 vom 28. Januar 2016 notwendig wurde, mussten 42 Teilnehmende wegen fehlender Fragebögen aus der finalen Analyse ausgeschlossen werden.

234 Personen nahmen am Messzeitpunkt t0 teil, davon waren 166 (70,9 %) Männer und 68 (29,1 %) Frauen. Aufgrund unzureichend ausgefüllter Fragebögen oder fehlender Messparameter während des TSST-G kamen 209 Teilnehmende (57 Frauen, 152 Männer) mit komplettem Datensatz in die finale Auswertung zu t0. Davon hatten 16 % der Soldatinnen und 50 % der Soldaten bereits einen oder mehrere Auslandseinsätze vor Studieneinschluss absolviert. Die Teilnehmenden kamen aus den Teilstreitkräften/Organsiationsbereichen Heer (32,9 %), Sanitätsdienst (23,2 %), Luftwaffe (4,9 %), Streitkräftebasis (3,7 %) und Marine (2,3 %). 33 % der Teilnehmenden machten keine Angaben zu ihrer Organisationseinheit. Die Dienstgrade reichten vom Obergefreiten bis zum Oberstarzt.

Zum Messzeitpunkt t1 nahmen 126 Soldatinnen und Soldaten teil. Gründe für eine unterlassene Teilnahme waren v. a. eine große Distanz vom Heimatort nach Ulm, eingetretene Schwangerschaften, fehlende Zeit oder Freistellung oder allgemein ‚kein Interesse mehr‘. Zum Messzeitpunkt t2 konnten 100 Teilnehmende untersucht werden. Bei 91 Soldatinnen und Soldaten lagen alle Untersuchungen der drei Messzeitpunkte komplett vor.

In Abhängigkeit von der Auslandseinsatzerfahrung wurden aus dem kompletten Datensatz mit allen 3 Messzeitpunkten vier Gruppen gebildet: 26 Teilnehmende waren ohne Auslandseinsatzerfahrung, 17 Teilnehmende hatten Auslandseinsatzerfahrung vor Studieneinschluss und keinen Auslandseinsatz in der Zeit der Studienteilnahme, 20 Teilnehmende hatten keine Auslandseinsatzvorerfahrung und ihren ersten Einsatz in der Zeit der Studienteilnahme und 27 Teilnehmende hatten sowohl Auslandseinsatzvorerfahrung als auch einen oder zwei Einsätze in der Zeit der Studienteilnahme. Auslandseinsatzorte waren Mali, Kosovo, Afghanistan und Litauen.

Studientermine

Die Studientermine fanden alle zur gleichen Tageszeit am frühen Abend zwischen 16 und 17 Uhr statt. Sie dauerten zwischen 2,5 und drei Stunden in Abhängigkeit von der Anzahl der Teilnehmenden pro TSST-G (zwischen 3 und 6 Personen). Die Teilnehmenden wurden angehalten, 24 Stunden vor dem Studientermin keine Medikamente, keinen Alkohol und keine koffeinhaltigen Getränke zu sich zu nehmen sowie keinen Geschlechtsverkehr zu haben. Zudem wurden sie gebeten, auf ausreichend Schlaf am Vorabend zu achten und am Tag des Experimentes sich zwar normal zu ernähren, jedoch auf koffeinhaltige Getränke zu verzichten.

In Abbildung 1 ist das Ablaufprotokoll eines Studientermins gezeigt. Nach einer Ruhephase von 30 Minuten und einer Instruktion (Phase I) folgte eine Stressexposition von 30–40 Minuten Dauer, die ein 5-minütiges Bewerbungsgespräch (Phase II) sowie einen Rechentest ­(Phase III) vor einem fingierten Gremium von zwei unbekannten Personen in weißen Kitteln sowie einer Videokamera und in Anwesenheit der anderen Teilnehmenden beinhaltete. Für das Bewerbungsgespräch sollte sich der Teilnehmende auf eine fiktive Stelle bewerben, die er unbedingt haben wollte und dabei in einer freien Rede nur die persönlichen Eigenschaften vorstellen, die ihn für die Stelle qualifizierten. Das Gremium beobachtete das fiktive Bewerbungsgespräch kritisch und stellte ggf. vorbereitete Nachfragen, falls der Teilnehmende die Vorstellung vorzeitig beendete.

Abb. 1: Schema des Versuchsablaufs des Trier Social Stress Test in der Gruppe (TSST-G).

Die Instruktion zum Rechentest wurde nach Ende des Bewerbungsgespräches gegeben und beinhaltete die Vorgabe, so schnell wie möglich von 2032 in 17-er Schritten rückwärts zu zählen. Bei einem Fehler wurde der Teilnehmende darauf hingewiesen und sollte von vorne beginnen. Durch Verwendung einer zufälligen Aufrufreihenfolge wurde eine mögliche Entspannung der wartenden Teilnehmenden verhindert. Nach Ende der Stressexposition wurde eine Ruhephase von 60 Minuten eingehalten, um das Abklingen der Stressreaktion zu beobachten. Zu Beginn der Ruhephase, kurz vor der Stressexposition und am Ende des Studientermins wurden Fragebögen zur Erfassung soziodemographischer Daten sowie des psychischen Befindens ausgefüllt (Tabelle 1). Zur Analyse stress-sensitiver biologischer Parameter wurden zu definierten Zeitpunkten während des TSST-G Blut- und Speichelproben abgenommen. Am Ende des Studientermins wurden die Teilnehmenden darüber aufgeklärt, dass die Kamera nicht eingeschaltet war und daher keine Aufzeichnung durchgeführt wurde.

 

Tab. 1: Verwendete psychometrische Instrumente

Erhobene Parameter

In Tabelle 1 sind die für dieses Paper relevanten psychometrischen Instrumente aufgelistet, getrennt für die Fragebögen zu den Messzeitpunkten sowie für die Fragebögen zum TSST-G. Alle Instrumente sind validiert und vielfach wissenschaftlich im Einsatz.

Zur Bewertung der einsatzbezogenen Risiko- und Resilienzfaktoren wurde das Deployment Risk and Resilience Inventory-2 (DRRI-2, [40]) nach Übersetzung und Rückübersetzung durch das Bundessprachenamt verwendet. Der DRRI-2 besteht aus 17 Einzelskalen, die sich in Faktoren vor dem Einsatz (1. Frühere Stressoren, 2. Funktionieren der Familie in der Kindheit), Einsatz-Faktoren (3. Schwieriges Lebens- und Arbeitsumfeld, 4. Kampferfahrungen, 5. Nachwirkungen der Schlacht, 6. Nukleare, biologische und chemische Expositionen, 7. Wahrgenommene Bedrohung, 8. Bereitschaft, 9. Unterstützung im Einsatz durch Familie und Freunde, 10. Soziale Unterstützung der Einheit, 11. Allgemeine Belästigung, 12. Sexuelle Belästigung, 13. Sorgen über Unterbrechungen des Lebens und der Familie, 14. Familiäre Stressfaktoren) und Faktoren nach dem Einsatz (15. Stressfaktoren nach dem Einsatz, 16. Soziale ­Unterstützung nach dem Einsatz, 17. Funktionieren der Familie nach dem Einsatz) aufteilen. Zu t0 beurteilten die Teilnehmenden den zuletzt zurückliegenden Aus­landseinsatz aus der Erinnerung und den Auslands­einsatz während der Studienteilnahme zum Messzeitpunkt t1, also 6–8 Wochen nach Rückkehr aus dem Einsatz.

Zur Entwicklung eines globalen, psychosozialen Stresslastmaßes wurden die Fragebögen PSS-4, TICS, HADS, CTQ, die Skala „Life Events“ aus dem PDS und ausgewählte Skalen aus dem DRRI-2 verwendet und in einem Strukturgleichungsmodell zu einem globalen Stressindex (GSI) gerechnet [27].

Biologische Parameter

Nach Begrüßung und Aufklärung wurde eine Venenverweilkanüle gelegt und Vollblutproben entnommen und daraus periphere mononukleäre Zellen (PBMCs) isoliert. Weitere Aliquots wurden in Serum- und Plasmaröhrchen entnommen und u. a. Blutfettwerte, Blutzuckerwerte und Herzenzyme sowie Entzündungsparameter bestimmt. Während des TSST-G wurden unter Ruhe und Stress zusätzlich Blut- und Speichelproben entnommen sowie Cortisol und α-Amylase bestimmt. Vollblutproben wurden sofort nach Entnahme vor Ort verarbeitet und oxidative DNA-Schäden (DNA-Einzel- und Doppelstrangbrüche) quantifiziert.

Physiologische Parameter

Zu definierten Zeitpunkten wurden der systolische und diastolische Blutdruck mittels Riva-Rocci Methode ermittelt (Bosch & Sohn GmbH, Jungingen, Deutschland). Die Teilnehmenden wurden in die Handhabung des Gerätes eingewiesen und starteten die Messung nach einem Signal durch die Versuchsleitung selbständig.

Kardiovaskuläre Risikoscores

Der PROCAM-Score ermöglicht anhand einer multiparametrischen Formel die Berechnung des individuellen Risikos, in den nächsten 10 Jahren einen Herzinfarkt zu erleiden. In diesen Score gehen die Parameter Alter, LDL-Cholesterin, HDL-Cholesterin, Triglyceride, Nüchtern-Blutzucker, systolischer Blutdruck, Diabetes ja/nein, Raucher ja/nein und familiäre Belastung ein. Jedem Risikofaktor wird in Abhängigkeit von der Ausprägung eine Punktzahl zugeordnet, woraus sich folgende Kategorien ergeben: < 45 Punkte = niedriges bis moderates Risiko, 46–54 Punkte = mittleres Risiko, 54–64 Punkte = hohes Risiko, > 64 Punkte = sehr hohes Risiko. Zusätzlich wurde der Framingham-Score errechnet, der für Frauen und Männer in einer Altersspanne von 20 bis 79 Jahre validiert ist. In diesen Score gehen die Parameter Gesamtcholesterin, HDL-Cholesterin, systolischer Blutdruck, Diabetes ja/nein und Raucher ja/nein ein.

Analyse der Daten und statistische Verfahren

Die erhobenen Daten wurden in Microsoft Excel digitalisiert und mithilfe des Statistik-Programms SPSS (Version 28) analysiert. Die deskriptive Statistik beinhaltete die Berechnung der Häufigkeiten, Mittelwerte, Standardabweichung und Range (min/max). Wir führten zur Testung der Signifikanzniveaus t-Tests und Varianzanalysen mit Messwiederholung durch. Ebenso wurden partielle Korrelationen, korrigiert für Alter und ggf. Geschlecht, gerechnet. Das Signifikanzniveau lag bei p < 0,05.

Ergebnisse

Charakterisierung der Stichprobe

Soziodemographische Daten, getrennt für Soldatinnen und Soldaten mit (+AE) und ohne Auslandseinsatz (-AE) zum Zeitpunkt t0 sind in Tabelle 2a-b zusammengestellt. Teilnehmende (+AE) waren älter und hatten mehr Dienstjahre als Teilnehmende (-AE). Soldatinnen (-AE) waren häufiger verheiratet oder in Partnerschaft als Soldatinnen (+AE), während Soldaten (-AE) zwar häufiger in Partnerschaft waren jedoch weniger verheiratet als Soldaten (+AE). Sowohl Soldatinnen (+AE) als auch Soldaten (+AE) hatten häufiger Kinder als beide Gruppen (-AE). Beide Gruppen (-AE) hatten wiederum häufiger eine (Fach-)Hochschule besucht als beide Gruppen (+AE).

 

Tab. 2a: Alter und Zugehörigkeit bei der Bundeswehr der Soldatinnen und Soldaten

 

Tab. 2b: Soziodemographische Daten der teilnehmenden Soldatinnen und Soldaten

Klinisch relevante psychische Störungen

4 Personen hatten den Verdacht auf einen schädlichen Gebrauch von Alkohol, 4 Personen auf ein Alkoholabhängigkeitssyndrom, eine Person auf eine Manie ohne psychotische Symptome, 4 Personen auf eine affektive Störung, 21 Personen auf eine leicht bis mittelgradig depressive Störung, eine Person auf eine Dysthymie, 11 Personen auf eine phobische Störung, eine Person auf eine Zwangsstörung und eine Person auf eine Essstörung. Ein Teilnehmer gab eine essenzielle Hypertonie an. Drei Personen zeigten im PDS bzw. im CAPS-Interview zu t0 das Vollbild einer PTBS.

Zu t2 gaben die Teilnehmenden an, folgende neue Erkrankungen hinzubekommen zu haben: Bluthochdruck (2 Personen), Hypercholesterinämie (1 Person), Depressionen (2 Personen), PTBS (1 Person).

Kardiovaskuläre Risikofaktoren

In Tabelle 3 sind die Parameter für das kardiovaskuläre Risikoprofil und die Berechnung des PROCAM- und Framingham-Score sowie die GSI-Werte zu t0 aufgeführt. Ein höherer Werte im GSI bedeutet eine höhere psychosoziale Stresslast.

 

Tab. 3a: kardiovaskuläre Risikoparameter und Medikation

Soldaten (+AE) nahmen mehr blutdrucksenkende Medikamente ein (p = 0,007) und zeigten höhere LDL-Cholesterinwerte (p = 0,016) sowie einen höheren PROCAM- und Framingham-Score (p < 0,001) als die Soldaten (-AE). Soldatinnen (+AE) hatten einen höheren systolischen Blutdruck (p = 0,008) und Framingham-Score (p = 0,050) als Soldatinnen (-AE). Die Werte sowohl für PROCAM als auch für den Framingham-Score liegen für alle Teilnehmenden im Bereich des niedrigen Risikos.

Der Geschlechtervergleich ergab, dass in der Gruppe (-AE) vor t0 die Soldaten einen höheren systolischen Blutdruck (p < 0,001), niedrigere HDL-Cholesterin-Werte (p = 0,001) sowie höhere Triglycerid- (p < 0,001) und LDL-Cholesterin-Werte (p = 0,006) hatten im Vergleich zu den Soldatinnen. Außerdem zeigten die Männer höhere Scores sowohl für PROCAM (p < 0,001) als auch für Framingham (p < 0.001) als die Frauen. In der Gruppe (+AE) vor t0 hatten die Soldaten ein erniedrigtes HDL-Cholesterin (p < 0,001) und einen höheren LDL-Cholesterin-Wert (p = 0,044) sowie PROCAM- (p = 0,033) als auch Framingham-Score (p < 0,001) im Vergleich zu den Frauen.

Hämodynamische Reaktivität auf den TSST-G zu t0

In Abbildung 2 a-c sind die systolischen und diastolischen Blutdruckwerte sowie die Herzfrequenz über den Verlauf des TSST-G zu t0 für die Gruppen (+AE) und (–AE), kontrolliert für Alter und Geschlecht, dargestellt.

Abb. 2: (a) Systolische und
(b) diastolische Blutdruckwerte sowie (c) Herzfrequenz über den Verlauf des TSST-G

Es ergaben sich keine Gruppen- oder Interaktionseffekte für die Systole (Gruppe: F(1; 177)=1,37, p = 0,244, Interaktion: F(6,82; 1207,27)=0,504, p = 0,828), für die Diastole (Gruppe: F(1; 177)=0,91, p = 0,340, Interaktion: F(6,55; 1160,12)=1,72, p = 0,107) und für die Herzfrequenz (Gruppe: F(1; 177)=,058, p = 0,810, Interaktion: F(5,63; 990,60)=1,28, p = 0,266).

Anzahl von Auslandseinsätzen und kardiovaskuläres Risiko

Zur Differenzierung der Häufigkeit an AE wurden die Teilnehmenden am Ende der Studie in 4 Gruppen eingeteilt:

(-AE) vor t0 und (-AE) während der Studie,

(-AE) vor t0 und (+AE) während der Studie,

(+AE) vor t0 und (-AE) während der Studie und

(+AE) vor t0 und (+AE) während der Studie.

Von den 9 Soldatinnen (+AE) vor t0 hatten 5 einen AE, 3 hatten an 2 AE und eine Soldatin an 4 AE teilgenommen. Von den 76 Soldaten (+AE) vor t0 hatten 29 einen, 13 zwei, 8 drei und 26 Soldaten vier AE vor t0. In Abbildung 3 sind der PROCAM-Score (3a) und der Framingham-Score (3b) zu t2, aufgeteilt für die 4 Gruppen, dargestellt.

 

Tab. 3b: kardiovaskuläres Risikoprofil und globaler Stressindex

 

Abb. 3: PROCAM- (a.) und Framingham-Score (b.) zu t2

Die alterskontrollierten Korrelationen zwischen der Anzahl an AEs und dem kardiovaskulären Risiko zu t0 zeigten einen positiven Zusammenhang bei den Soldatinnen (n = 46) für den Framingham-Score (r = 0,468, p < 0,001), nicht aber für den PROCAM-Score (r = 0,232, p = 0,112). Für die Soldaten (n = 123) zeigte sich sowohl im Framingham- (r = 0,091, p = 0,315) als auch im PROCAM-Score (r = 0,076, p = 0,399) kein Zusammenhang.

Einsatzbezogene Risiko- und Resilienzfaktoren und kardiovaskuläres Risiko

In Tabelle 4 sind die Ergebnisse des DRRI-2 zu t0 und t1 dargestellt.

 

Tab. 4: Ergebnisse des DRRI-2

In den partiellen Korrelationen, kontrolliert für Alter und Geschlecht, zeigte sich ein negativer Zusammenhang zwischen der familiären Situation in der Kindheit und sowohl dem PROCAM-Score (r = -0,217, p = 0,004) als auch dem Framingham-Score (r = -0,165, p = 0,024): Je positiver die Familiensituation in der Kindheit war, desto niedriger war das 10-Jahres kardiovaskuläre Risiko.

Zudem zeigte sich ein positiver Zusammenhang zwischen der Skala ‚Sorgen bezüglich des Lebens und der Familie‘ und dem Framingham-Score (r = 0,261, p = 0,028), jedoch nicht mit dem PROCAM-Score (r = 0,210, p = 0,085): Je höher also die Sorgen um das eigene Leben und Störungen in der Familie während des AE waren, desto stärker war das kardiovaskuläre Risiko ausgeprägt.

Diskussion

Die Ergebnisse zeigen, dass sowohl Bundeswehr-Soldatinnen als auch -Soldaten, gemessen anhand multiparametrischer Formeln des PROCAM- und Framingham-Risk-Scores, insgesamt ein geringes Risiko aufweisen, in den nächsten 10 Jahren einen Herzinfarkt zu erleiden. Soldatinnen und Soldaten nach AE-Erfahrung zeigen jedoch einen signifikanten Anstieg des 10-Jahres-Herzinfarktrisikos im Vergleich zu Soldatinnen und Soldaten, die keine AE-Erfahrung haben. Verantwortlich für diese Risikoerhöhung durch AE sind neben dem Alter ein höherer Blutdruck bei beiden Geschlechtern sowie ein erhöhtes LDL-Cholesterin bei den Soldaten mit AE-Erfahrung. Dabei spielen sowohl AE in der Vergangenheit als auch AE, die während der BEST-Studie absolviert wurden, für diesen Zusammenhang eine Rolle. Eine Beeinträchtigung sowohl der akuten mentalen als auch physiologischen Stressantwort im Sinne einer veränderten physiologischen Antwort auf AE-Stress ergab sich nicht. Als einsatzbezogene Schutzfaktoren scheinen erstens eine positive Familiensituation in Kindheit und Jugend und zweitens weniger Sorgen um das eigene Leben und um Probleme in der Familie während des AE zu fungieren, die im Zusammenhang mit einer Reduktion des kardiovaskulären Risikos stehen.

Auslandseinsatz und kardiovaskuläres Risiko

Zahlreiche internationale Studien zeigen einen Zusammenhang zwischen kampfbezogenen Auslandseinsatzerfahrungen und einem erhöhten kardiovaskulären Erkrankungsrisiko. Die Millennium Cohort-Study [4] untersuchte prospektiv zwischen 2001 und 2008 an 60 025 aktuellen und ehemaligen Angehörigen aller US-amerikanischen Teilstreitkräfte den Zusammenhang ­zwischen dem Neuauftreten einer KHK und Kampferfahrungen unter Berücksichtigung der etablierten KHK-Risikofaktoren. Dabei zeigte sich, dass Einsatzkräfte mit Kampferfahrung im Vergleich zu Einsatzkräften ohne Kampfeinsatz eine höhere Wahrscheinlichkeit hatten, an einer KHK zu erkranken. Das Vorliegen einer PTBS stand nicht mit der KHK-Erkrankungshäufigkeit in Zusammenhang, sodass der Schluss gezogen wurde, dass intensive Stresserfahrungen im AE für das erhöhte KHK-Risiko verantwortlich sein könnten, jedoch wurden keine AE-spezifischen Stressparameter erfasst. Ein systematisches Review mit Metaanalyse aus dem Jahr 2019 konnte bestätigen, dass kampfeinsatzbezogene traumatische Verletzungen bei Soldatinnen und Soldaten mit einem signifikant erhöhten Risiko für eine KHK (RR 1,80: 95 % CI 1,24–2,62; 2 = 59 %, = 0,002) und damit verbundenem Tod (RR 1,57: 95 % CI 1.35–1.83; 2 = 0 %, = 0,77: < 0,0001) im Zusammenhang standen. Kampfeinsätze bei Einsatzkräften ohne traumatische Verletzungen waren mit einem marginalen Risiko für kardiovaskulären Tod gegenüber der Kontrollpopulation ohne Kampfeinsatz verbunden (RR 0,90: CI 0.83–0.98; = 47 %, = 0.02). Die Studienqualität der einbezogenen Publikationen wurde jedoch als niedrig eingestuft und weitere, prospektive Kohortenstudien zur Erhärtung des Zusammenhangs gefordert [6]. An einer repräsentativen Gesundheitsbefragung in den USA an insgesamt 153 556 Veteranen und Nicht-Veteranen konnte bestätigt werden, dass Veteranen im Alter zwischen 25 und 70 Jahren eine höhere Anzahl an kardiovaskulären Erkrankungen (Bluthochdruck, KHK, Herzschwäche, Schlaganfall und Herzinfarkt) berichteten als Nicht-Veteranen, während sich in höherem Alter (70–85 Jahre) das Verhältnis umkehrte mit mehr kardiovaskulären Erkrankungen bei Nicht-Veteranen als bei Veteranen [21][22]. In einer Metaanalyse zur geschätzten Erfassung der Gesamtprävalenz von kardiometabolischen Risikofaktoren bei Angehörigen des Militärs, in der zwar europäische Studien, jedoch keine Studie der Bundeswehr, einbezogen wurden, konnte gezeigt werden, dass Faktoren wie Fettstoffwechselstörungen, Übergewicht, Bluthochdruck und Diabetes bei Soldatinnen und Soldaten weltweit häufiger vorkommen als in der Normalbevölkerung oder anderen vergleichbaren Stichproben [3]. Trotz einer systematischen Gesundheitsfürsorge der Angehörigen des Militärs (sog. healthy soldier effect) scheint es spezifische Stressfaktoren durch AE zu geben, die unabhängig vom Kampfeinsatzbezug einen negativen Einfluss auf die kardiovaskuläre Gesundheit haben.

Die BEST-Studie ist die erste uns bekannte Studie, die erstens den international nachgewiesenen negativen Zusammenhang zwischen AE-Stress und kardiovaskulärem Risiko auch an deutschen Soldatinnen und Soldaten zeigt, und zweitens den Einfluss von psychosozialen Belastungsfaktoren systematisch und prospektiv in Bezug auf die AE-Erfahrung untersucht.

Aufgrund des experimentellen und prospektiven Ansatzes von BEST ist unsere Stichprobe zu klein, um allgemeingültige Aussagen zu treffen. Jedoch zeigt sich bereits an der kleinen Stichprobe, dass vor allem Männer mit stattgehabter AE-Erfahrung signifikant erhöhte Werte im PROCAM- und Framingham-Score zeigen. Absolut gesehen sind diese Werte aber mit im Mittel 23 ± 13 für PROCAM und 5,7 ± 4,2 als niedrig für ein 10-Jahres-KHK-Erkrankungsrisiko anzusehen. Zudem überschätzt vor allem der Framingham-Score, der aus Daten der US-amerikanischen Framingham-Studie entwickelt wurde, das KHK-Risiko für Frauen und Männer in Deutschland um etwa 50–100 %. Das absolute KHK-Risiko der deutschen Soldatinnen und Soldaten ist anhand unserer Studie daher als sehr gering einzustufen.

Stressfaktoren im Auslandseinsatz und deren Einfluss auf die kardiovaskuläre Gesundheit

US-amerikanische Studien berichten eine Lebenszeitprävalenz für PTBS von 13 % für Soldatinnen und 6 % für Soldaten [38]. In einer deutschen Untersuchung zeigte sich, dass Militärangehörige mit AE-Kampfeinsatzerfahrung im Vergleich zu einer Zivilstichprobe eine erhöhte 12-Monatsprävalenz für PTBS aufwiesen, während Militärangehörige ohne AE-Kampfeinsatzerfahrung mit der Zivilstichprobe vergleichbar waren [37]. In unserer Studie wurden 4 Teilnehmende mit der Diagnose einer PTBS identifiziert, wobei nicht erfragt wurde, ob diese Personen kampfeinsatzbezogene Erfahrungen gemacht hatten. PTBS allein kann also als Erklärung für den AE-abhängigen Anstieg des CV-Risikos in der BEST-Stichprobe nicht herangezogen werden.

Während eines AE sind Militärangehörige jedoch dauerhaften psychosozialen Belastungen ausgesetzt, die aus ungewohnten Arbeits- und Teamsituationen, klimatischen und kulturellen Bedingungen, aus der Konfrontation mit Armut, Leid und Gewalt im Einsatzland sowie aus intensiven Dienstzeitbelastungen bestehen. Besonders belastend kann ein potenzielles Bedrohungsgefühl während des AE sein und vor allem in Kombination mit dem Gefühl von Einsamkeit, denn Partner, Familie und Freunde sind während dieser Zeit weit entfernt. Diese Faktoren und deren subjektives Erleben sind so individuell, dass eine systematische Untersuchung dazu schwerfällt.

Das einzige aktuell verfügbare Instrument zur Erfassung wichtiger einsatzbezogener Risiko- und Schutzfaktoren ist der DRRI-2, den wir für die BEST-Studie verwendbar machten [40]. Darin zeigten sich als einsatzbezogene Schutzfaktoren, die negativ mit dem kardiovaskulären Risiko korrelierten, positive Lebenserfahrungen in Kindheit und Jugend sowie das Wissen, dass es der eigenen Familie gut geht und sie auch bei eigener Lebensbedrohung sicher ist. Belastende Erfahrungen in Kindheit und Jugend eines Militärangehörigen sollten mehr Berücksichtigung finden, denn sie sind in zahlreichen Publikationen als Risikofaktor für körperliche und psychische Erkrankungen identifiziert [18][30] und begünstigen die Entwicklung einer PTBS nach AE [32]. Negative Erfahrungen in Kindheit und Jugend erhöhen das Risiko für einen ungünstigen Lebensstil [7] und gelten als Risikofaktoren für die Entwicklung einer KHK [8]. Aufgrund der Datenlage rückt die Wichtigkeit einer intakten und gesunden Familie für die Gesunderhaltung von Militärangehörigen, insbesondere im AE, immer mehr in den Mittelpunkt. So wird in vielen Ländern das Familiensystem bereits in Vorbereitung, während sowie nach dem AE systematisch einbezogen und aktiv unterstützt [33][34].

Geschlechterspezifische Unterschiede in Risiko und Resilienz

In der BEST-Kohorte hatten Soldaten mit AE-Erfahrung zu t0 signifikant häufiger Kinder als Soldaten ohne AE-Erfahrung, Soldatinnen mit AE jedoch nicht. Sowohl der PROCAM- als auch der Framingham-Score zeigten bei Soldaten mit AE-Erfahrung zu t0 signifikant höhere Werte, während bei Frauen mit AE-Erfahrung vor t0 nur der Framingham-Score grenzwertig signifikant erhöht war. Auffällig war, dass Soldatinnen mit AE-Erfahrung im Vergleich zu den Soldaten signifikant höhere systolische Blutdruckwerte hatten. Jedoch gaben 9 % der Soldaten mit AE-Erfahrung an, antihypertensive Medikation einzunehmen. Nur bei den Soldatinnen zeigte sich ein Zusammenhang zwischen der Anzahl an AE und einem erhöhten kardiovaskulären Risiko. Auch im DRRI-2 zeigten sich genderspezifische Unterschiede im Sinne von häufiger einschneidenden Lebensereignissen vor dem AE und von sexueller Belästigung während des AE bei den Soldatinnen. Soldaten hingegen berichteten von mehr belastenden Umfeldbedingungen während des AE und von Kampferfahrungen selbst als auch von Erfahrungen nach Kampfhandlungen als Soldatinnen. Wiederum berichteten Soldaten, dass sie sich besser auf den AE vorbereitet fühlten als die Soldatinnen. Die Schwierigkeit von BEST ist die deutlich kleinere Stichprobe an Soldatinnen mit AE-Erfahrung im Vergleich zu Soldaten. Mittlerweile gibt es jedoch zahlreiche Publikationen, die die genderspezifischen Belastungen im Kontext von AE herausarbeiten und davon präventive Maßnahmen ableiten. In einer amerikanischen Studie wurden retrospektiv die Genderunterschiede im Sanitätsdienst herausgearbeitet. Frauen zeigten darin ein höheres Maß an psychologischen Stressfaktoren und eine stärkere depressive Symptomatik, waren häufiger afroamerikanischer Herkunft und lebten allein [17]. Bedeutsame Stressfaktoren, die einen negativen Einfluss auf die spätere Gesundheit haben können, sind Erfahrungen von sexuellen Belästigungen und Übergriffen, wie sie häufiger weibliche als männliche Militärangehörige im AE erleben [5][26]. Gaffey et al. [16] errechneten anhand von landesweiten amerikanischen Gesundheitsdaten aus den Jahren 2001–2017 bei Veteranen, die zum Untersuchungszeitpunkt (mittleres Alter 32 Jahre) von sexueller Belästigung und Übergriffen in der Anamnese berichteten, dass 6 % Männer und 20 % Frauen ein erhöhtes Risiko für das Auftreten eines Hypertonus aufwiesen. Soldatinnen, die Kampfhandlungen ausgesetzt waren, trugen die gleichen kardiovaskulären Risikobelastungen wie Männer.

Bei bestimmten kardiovaskulären Erkrankungen, insbesondere beim Bluthochdruck, scheinen die Soldatinnen im Zusammenhang mit kriegsbedingten Stressoren sogar stärker betroffen zu sein [24]. Aufgrund der steigenden Zahl an Soldatinnen auch bei der Bundeswehr bedarf es einer genderspezifischen Betrachtung von AE-bezogenen Belastungsfaktoren. Trotz der geringen Anzahl an Soldatinnen mit AE-Erfahrung in BEST zeigt sich darin bereits, dass erstens Soldatinnen ein den Soldaten vergleichbares kardiovaskuläres Risiko aufweisen, dass zweitens Frauen weniger häufig Familie gründen und damit das Risiko des Alleinlebens erhöht ist und dass drittens sexuelle Belästigung sowie Übergriffe reale Stressfaktoren im Alltag einer Soldatin bedeuten. In der Beurteilung der Gesundheit von Soldatinnen und Soldaten der Bundeswehr sollten daher neben den üblichen Risikofaktoren auch weniger traditionelle, individuelle Faktoren, wie z. B. psychische Belastung, sexuelle Belästigung und soziale Lebenssituation, in die Beurteilung mit einbezogen werden, um das langfristige kardiovaskuläre Risiko für beide Geschlechter zu senken [19].

Schlussfolgerungen

In BEST wird erstmals auch für deutsche Soldatinnen und Soldaten ein Zusammenhang zwischen AE und einem erhöhten kardiovaskulären Risiko aufgezeigt. Dabei spielen nicht nur die klassischen Risikofaktoren eine Rolle, sondern insbesondere individuelle psychosoziale Stressfaktoren im zwischenmenschlichen Kontext. Das Ziel der präventiven Maßnahmen der Bundeswehr sollte daher intensiver noch in der Stabilisierung und Stärkung des sozialen Umfeldes in Familie, Partnerschaft und Freundeskreis vor, während und nach dem AE liegen. Zudem sollte auf individuelle lebensgeschichtliche Belastungsfaktoren geachtet und eingegangen werden, um dadurch einer Tabuisierung bzw. Stigmatisierung aktiv entgegenzuwirken. Bereits durchgeführte Analysen zu Stressreaktivität und Stresserleben der in BEST untersuchten Soldatinnen und Soldaten zeigen dem Stress angemessene und gesunde Reaktionen sowohl auf biologischer als auch psychologischer Ebene [24][25]. Weitere Analysen stehen aus, um detaillierter noch die AE bezogenen Risiko- und Schutzfaktoren für deutsche Bundeswehrsoldatinnen und -soldaten zu identifizieren und für präventive Ansätze zur Gesunderhaltung zugänglich zu machen.

Danksagung

Das Team der BEST-Studie bedankt sich ausdrücklich bei allen großartigen Unterstützern, die diese Arbeit über die langen Jahre intensiv gefördert haben. Besonders seien als Institutionen das Bundesministerium der Verteidigung, das Kommando Sanitätsdienst und die ­Abteilung E der Sanitätsakademie genannt. Allen Soldatinnen und Soldaten, die an der Studie teilgenommen haben, sei ganz besonders für Ihre engagierte Mitwirkung gedankt!

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Manuskriptdaten

Zitierweise

Waller C, Rappel M, Maier T, Rhee DS, Brill S, Rottler E, Radermacher P, Friemert B, Becker HP: Auslandseinsatz und resultierende Stresseffekte auf die kardiovaskuläre Gesundheit: Die Bundeswehr-Einsatz und STress (BEST)-Studie. WMM 2024; 68 (7-8): 310-323.

DOI: https://doi.org/10.48701/opus4-321

Für die Verfasser

Prof. Dr. Christiane Waller

Paracelsus Medizinische Privatuniversität Klinikum Nürnberg

Klinik für Psychosomatische Medizin und Psychotherapie

Prof.-Ernst-Nathan-Str. 1, 90419 Nürnberg

E-Mail: christiane.waller@klinikum-nuernberg.de

Manuscript Data

Citation

Waller C, Rappel M, Maier T, Rhee DS, Brill S, Rottler E, Radermacher P, Friemert B, Becker HP: [Deployment and resulting stress effects on cardiovascular health: The Bundeswehr Deployment Stress (BEST) Study]. WMM 2024; 68(7-8): 310-323.

DOI: https://doi.org/10.48701/opus4-321

For the Authors

Prof. Dr. Christiane Waller

Paracelsus Medical Private University Nuremberg Hospital

Clinic for Psychosomatic Medicine and Psychotherapy

Prof.-Ernst-Nathan-Str. 1, D-90419 Nuremberg

E-Mail: christiane.waller@klinikum-nuernberg.de

Impact of a NATO Exercise on Soldiers’ Service Conditions and Mental Health

Auswirkungen einer NATO-Übung auf die Dienstbedingungen und die psychische Gesundheit der Soldaten

Felix Weinreich^a, Wynand Korterink^a, Philipp Georg Schnadthorst^a

^a I. Deutsch-Niederländisches Corps, Münster

Summary

Background: The geopolitical events of recent years have led NATO to focus on regional defense plans to prepare for Article 5 scenarios. The soldiers of the 1 German Netherlands Corps (1GNC) perform their service in the function of a rapidly deployable headquarters and are subject to special requirements for this purpose. This paper aims to assess the impact of a NATO exercise on soldiers’ conditions of service and mental health.

Methods: Observational cohort study on two locations with two rounds of data collection, which includes the adapted Culture of Care Barometer (aCoCB), the translated Military Mental Health Tracker (MMHT), and questions to measure conditions of service. Using the ROBINS-I tool, the risk of bias varied, with instances of low, moderate, and severe risks identified. Level of evidence: III (AHCPR).

Results: Out of 89 returned questionnaires (35.6 % response rate), 73 were analyzed statistically. The aCoCB and MMHT showed statistically significant positive correlations in average values pre- and post-exercise. The group analysis of “number of exercises” in the aCoCB showed a significant difference between the subgroups “2–3” and “≥4”, with higher mean values in subgroup “≥4”. The MMHT revealed a significant disparity between the mean values of subgroups “≤1” and “≥4” in the group “years spent in 1GNC. Higher mean values were measured in subgroup “≥4”. Factor analysis of both tools indicated positive correlations across all factors. The average values and differences in the individual questions were analyzed in detail.

Conclusion: Our study conclusively demonstrates that NATO soldiers experience has a positive impact while practicing in an isolated environment. The insights gained are essential for soldiers´ improving processes and advising commanders on mitigating adverse effects. Structured questionnaires are essential for surveying soldiers’ service and mental health conditions, which are fundamental to mission success. It is important to note that military exercises in bunkers do not require any special preparation, unlike isolation practices in the Navy, space travel, or remote expeditions. Controlled exercises like Steadfast Jupiter 2023 (STJU23) provide invaluable observations that must not be overlooked.

Keywords: Culture of Care Barometer (CoCB); Military Mental Health Tracker (MMHT); conditions of service; mental health; NATO exercises; German-Netherlands Corps

Zusammenfassung

Hintergrund: Die geopolitischen Ereignisse der letzten Jahre haben dazu geführt, dass sich die NATO auf regionale Verteidigungspläne konzentriert um sich auf Artikel 5-Szenarien vorzubereiten. Die Soldaten des I. Deutsch-Niederländischen Korps erfüllen den Auftrag eines schnell verlegbaren NATO-Hauptquartiers. Dabei unterliegen sie besonderen Anforderungen. Ziel dieser Arbeit ist es, die Auswirkungen einer NATO-Übung auf die Dienstbedingungen und die psychische Gesundheit von Soldaten zu untersuchen.

Methoden: Beobachtende Kohortenstudie an zwei unterschiedlichen Standorten mit Datenerfassung vor und nach Übungsvorhaben. Dabei wurden das angepasste Culture of Care Barometer (aCoCB), der übersetzte Military Mental Health Tracker (MMHT) und Fragen zur Messung der Dienstumgebung verwendet. Mit dem ROBINS-I-Tool variierte das Risiko einer Ver­zerrung, wobei Fälle von geringem, mittlerem und schwerem Risiko identifiziert wurden. Evidenzgrad: III (AHCPR).

Ergebnisse: Von den 89 zurückgesandten Fragebögen (Rücklaufquote 35,6 %) wurden 73 statistisch ausgewertet. Die Studie ergab statistisch signifikante positive Korrelationen in den Durchschnittswerten von aCoCB und MMHT vor und nach der Übung. Die Gruppenanalyse „Anzahl der Übungen“ im aCoCB ergab einen signifikanten Unterschied zwischen den Untergruppen „2–3“ und „≥ 4“, mit höheren Mittelwerten in der Untergruppe „≥ 4“. Das MMHT zeigte einen signifikanten Unterschied zwischen den Mittelwerten der Untergruppen „≤ 1“ und „≥ 4“ in der Gruppe „in 1GNC verbrachte Jahre“. Höhere Mittelwerte wurden in der Untergruppe „≥ 4“ gemessen. Die Faktorenanalyse beider Fragebögen ergab einen positiven Zusammenhang mit statistischer Signifikanz. Die Durchschnittswerte und Unterschiede in den einzelnen Fragen wurden detailliert analysiert.

Schlussfolgerung: Unsere Studie zeigt, dass die Erfahrung der NATO-Soldaten eine positive Auswirkung auf deren Erleben während der Teilnahme an einer Übung in isolierter Umgebung hat. Die gewonnenen Erkenntnisse sind wichtig, um Prozesse zu verbessern und die Kommandeure hinsichtlich der Verminderung nachteiliger Effekte zu beraten. Strukturierte Fragebögen sind für die Erhebung der Dienstbedingungen und des psychischen Gesundheitszustands von Soldaten geeignet. Diese sind für den Erfolg eines Einsatzes von grundlegender Bedeutung. Es ist wichtig zu beachten, dass militärische Übungen von Soldaten in Bunkern im Gegensatz zu Isolationsübungen in der Marine, in der Raumfahrt oder bei abgelegenen Expeditionen keine besondere Vorbereitung durchlaufen. Kontrollierte Übungen wie Steadfast Jupiter 2023 (STJU23) liefern daher unschätzbare Beobachtungen, die nicht unbeachtet gelassen werden dürfen.

Schlüsselwörter:Culture of Care Barometer (CoCB), Military Mental Health Tracker (MMHT), Dienstbedingungen, psychische Gesundheit, NATO-Übungen, Deutsch-Niederländisches Korps

Introduction

The 1 German-Netherlands Corps (1GNC) is a multinational high-readiness headquarters within the NATO force structure. It was established in 1995 by the German and Dutch defense ministries at Münster (Figure 1). 1GNC is capable of rapid deployment in various fields of operations, including humanitarian aid, deterrence operations, and warfighting [1]. These challenging tasks demand high commitment and mental resilience from soldiers and employees [1]. In the rapidly changing geopolitical landscape, the role of NATO headquarters such as 1GNC is becoming increasingly important as global tensions escalate. As conflicts and crises grow in various global hotspots, NATO’s role in maintaining peace and security becomes increasingly vital.

Figure 1: Uniforms of all participating nations in 1GNC (The Public Affairs Office (PAO, 1GNC) took and released the photo.)

Steadfast Jupiter 2023 (STJU23) was one of the most extensive NATO exercises, spanning over 27 locations across Europe and North America [12]. Nearly 7.000 military and civilian personnel participated following a 20-month preparation period, during which almost 2.500 injects were executed to test NATO’s procedures and command structure on strategical, tactical, and operational levels [12].

The medical community within NATO is responsible for various tasks, including supporting high-intensity warfighting and humanitarian assistance. This helps to ensure that in an Article 5 scenario any challenges related to providing the best medical care are met with the highest NATO standards [12, 13]. 1GNC’s participation in essential exercises like STJU23 demonstrates NATO’s commitment to a strong deterrent and defense posture. These exercises go beyond demonstrating military strength. They ensure NATO’s readiness for various scenarios, including high-intensity warfare and humanitarian assistance.

The task assigned to 1GNC within the exercise STJU23 presented valuable challenges for its personnel, processes, and equipment (Figure 2). In addition to the professional aspects of the exercise, the conditions of service presented a significant challenge. Two command posts (CPs) were established and staffed during the exercise, each attending different tasks. The unique environment of a deep bunker compounded extended daily duty hours. For this purpose, 1GNC used a NATO bunker facility (Castlegate), initially planned and built during the Cold War and currently serving as an alternative headquarter for the highest NATO command structure [11]. Due to security regulations and location, service, meals, sleep, leisure, and limited privacy provided a distinctive and challenging setting for 1GNC soldiers (Figure 3).

Figure 2: Multinational command staff during a briefing at STJU23 at the joint operations center (JOC) in Castlegate (The Public Affairs Office (PAO, 1GNC) took and released the photo.)

Figure 3: The group sleeping room in the Castlegate bunker complex is an example of challenging training conditions due to the lack of privacy. (The Public Affairs Office (PAO, 1GNC) took and released the photo.)

Human factors are crucial in a high-readiness warfighting NATO Headquarters (Figure 4) – a domain often overshadowed by technological and strategic considerations. Identifying relevant factors to prepare service conditions for upcoming challenges is key [7]. This involves a comprehensive assessment of personnel readiness, mental health, psychological resilience, and team dynamics. Utilizing metrics and performance indicators can provide valuable insights into personnel preparation levels. Providing scientifically based guidance and expertise is equally important to ensure effective decision-making at the leadership level. This involves developing methodologies and methods to assess human factors and offering evidence-based recommendations. Supporting the commander with this information ensures that decisions are made with a comprehensive understanding of the human elements involved.

Figure 4: 1GNC Soldiers at a workstation in a crowded office

(The Public Affairs Office (PAO, 1GNC) took and released the photo.)

This paper examines soldiers’ conditions of service and mental health more closely. By highlighting these factors, we seek to spark more research and discussion, contribute to a deeper understanding, and potentially enhance the well-being and performance of NATO soldiers.

Methods

Study Population

Multinational soldiers from 1GNC voluntarily participated in this study in preparation for and during the NATO exercise STJU23. An informational sheet describing the study’s design and objectives was distributed along with a declaration of consent for participation, developed in close coordination with our legal department. Additionally, we collected limited primary data in groups of “number of exercises” and “years spent in 1GNC”, each divided into three subgroups. No further basic data was collected to ensure the participants’ anonymity. Anonymization was achieved by generating an alphanumeric identification code that allowed individual questionnaires to be unmistakably assigned to a participant. This identification code matched questionnaires filled out before and during the exercise to the same individual.

Design of the Study

This study was conducted at two locations, and two rounds of data collection were performed over two weeks. The study’s aim was explained to the participants during a presentation immediately before data collection, and an opportunity for questions was created. The cohort was observed without blinding, randomization, or intervention. To assess and openly communicate the quality of this study design, we used the “Risk of Bias in Non-randomized Studies of Interventions”-tool (ROBINS-I) and the level of evidence according to the Agency for Health Care Policy and Research (AHCPR) [8][18].

Culture of Care Barometer

The Culture of Care Barometer (CoCB), a scientifically evaluated questionnaire, is crucial for measuring working conditions and facilitating organizational benchmarking [14]. The questionnaire includes 30 questions, and the responses were rated on a five-point Likert scale from “strongly disagree” to “strongly agree” (1 =^ strongly disagree; 2 =^ disagree; 3=^ neither; 4 =^ agree; 5 =^ strongly agree). This diagnostic self-assessment instrument, used for benchmarking and exploring various aspects of care culture within organizations, was adapted for our study to suit the unique military context of 1GNC better. Terms like ‘co-workers’ and ‘organization’ were replaced with ‘colleagues’ and ‘1GNC’ to accurately reflect the camaraderie and specific environment of the military setting. Additionally, ‘line manager’, ‘colleagues’, and ‘managers’ were changed to ‘superior’, ‘comrades’, and ‘flag officers’, aligning with the hierarchical and structured nature of the military command. This customization ensures that the questionnaire resonates more effectively with the unique work environment and culture of 1GNC, leading to more accurate and relatable responses and capture of the conditions of service (adapted Culture of Care Barometer (aCoCB). Additionally, we performed a factor analysis on the following levels: factor 1 (organizational values – macro level), factor 2 (team support – meso level), factor 3 (relationships with colleagues – micro level), and factor 4 (job constraints – micro level) [14]. Each question was assigned a predetermined loading and applied to the factors [14].

Military Mental Health Tracker

The Military Mental Health Tracker 3.0 (MMHT) is a comprehensive Dutch questionnaire developed to facilitate daily feedback and intervention in military settings [2][6]. Comprising 26 questions divided into four factors (control, resilience, motivation, and self-confidence), it addresses various aspects of mental health relevant to military personnel. For our study, we translated these questions into English to ensure accessibility and clarity for the participants. The responses were measured on a nuanced seven-point scale, ranging from 1 for “strongly disagree” to 7 for “strongly agree” (1 =^ strongly disagree - 4 =^ neither - 7 =^ strongly agree). This scale allows for a detailed assessment of the mental health status and needs of military members, providing valuable insights for both immediate and long-term mental health support strategies. The predefined factors are also statistically evaluated and presented.

Assessing Conditions of Service

Additionally, we included seven questions specifically designed to evaluate conditions of service. The responses to these questions were captured using a five-point scale, ranging from 1 for “strongly disagree” to 5 for “strongly agree” (1 =^ strongly disagree; 2=^ disagree; 3 =^ neither; 4 =^ agree; 5=^ strongly agree). This scale allowed for a nuanced assessment of the work environment from the participants’ perspective.

Statistical Assessment

In this study, data collection and preliminary graphical analyses, including creating Boxplots, were performed using Excel 2023 (Microsoft Deutschland GmbH, Munich, Germany). Subsequent statistical analyses were conducted using R statistical software (R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria). The Shapiro-Wilk test, histograms, and QQ plots were initially used to assess the data distribution. These tests indicated a deviation from normal distribution, leading to the adoption of non-parametric approaches for statistical evaluation. We used the Wilcoxon Signed Rank test (WSR) to assess the relationship between dependent variables. Spearman’s rank correlation coefficient (rho value) and Kruskal-Wallis H test (H value) were employed for assessing statistical significance, with a threshold set at p < 0.05. Moreover, the effect size was estimated using Cohen’s d, and paired t-tests were used where appropriate to compare dependent samples.

Results

Study Population

In this study, out of 250 distributed questionnaire sets, we received 89 answered questionnaires back for evaluation, resulting in a response rate of 35.6 % (89/250). The responses included 61 participants from Castlegate and 28 from Münster. We encountered minor data issues, such as single unanswered or unclearly answered questions, in 50 questionnaires (56.2 % overall; 52.5 % from Castlegate and 64.3 % from Münster), but these data sets were used for statistical analysis. Major data issues, including multiple unanswered or unclearly answered questions, were noted in up to 24 questionnaires (26.9 % overall; 14.8 % from Castlegate and 53.6 % from Münster), which were excluded from the statistical evaluation depending on the affiliation to the sub-questionnaire (aCoCB, MMHT). Consequently, for the aCoCB, 73 questionnaires were deemed suitable for statistical analysis (56 from Castlegate and 17 from Münster) (Figure 5). For the MMHT, we included 67 questionnaires in statistical analysis (54 from Castlegate and 13 from Münster) (Figure 6).

Figure 6: Results of the Military Mental Health Tracker .

N: Number of data points; M: mean value; MD: median; SD: standard deviation; Spearman: Spearman’s rank correlation coefficient; ρ: Spearman’s Rho; p: null-hypothesis significance testing (p-value); WSR: Wilcoxon rank-sum test; r: effect size

The groups resulting from the baseline parameters regarding experience with NATO exercises and tenure in 1GNC environment for the aCoCB were as follows: 14 soldiers had participated in ≤1 exercise, 16 in 2–3 exercises and 39 in ≥4 exercises; 29 soldiers had spent ≤1 year in 1GNC, 17 had spent 2–3 years and 19 had ≥4 years of experience (Figure 7). For 21.5 % of the participants, STJU23 was their first exercise, while 56.9 % had already participated in more than four NATO exercises. The distribution for the MMHT is mentioned in Figure 8.

Figure 7:Group and subgroup analysis of the adapted Culture of Care Barometer

N: Number of data points; M: mean value; MD: median; SD: standard deviation; H-Test: Kruskal-Wallis test; p: null-hypothesis significance testing (p-value); H: test statistic; η²: effect size

The level of evidence, based on the criteria set by the Agency for Health Care Policy and Research (AHCPR), is categorized as Level III [8]. The risk of bias, assessed using the ROBINS-I tool, indicates varying degrees across different categories: 3 instances of low risk, 2 of moderate risk and 2 of severe risk [18] (Table 1).

 

Table 1:Assessment of the risk of bias following ROBINS-I

Results of the adapted Culture of Care Barometer

The study’s results were categorized based on the two locations: Castlegate and the HQ in Münster (Figure 5). A comparison between the average values of the aCoCB before and after the exercise showed a correlation with statistical significance in all localities. The WSR did not show a statistically significant trend in the average values before and after exercise. The mean and median of the study population from Castlegate showed a slight increase, whereas in Münster, there was a slight decrease in the mean and a slight increase in the median.

The aCoCB’s average values were grouped and analyzed according to basic data (Figure 7). This shows that the middle subgroup (number of exercises: “2–3”) had the lowest mean values and median of the average aCoCB result. A similar picture appears in the group “Years spent in 1GNC”. Study participants in the subgroup with the highest “number of exercises” or the subgroup “years spent in 1GNC” showed the highest average values. The Kruskal-Wallis Test considering the “numbers of exercises” showed a medium effect between the subgroups “2–3” and “≥ 4”, which indicates that these two subgroups differ significantly in terms of their average values. When looking at the “years spent in 1GNC”, this statistical difference is not significant.

The statistical analysis of aCoCB’s factors is presented in figure 9 and was created by summarizing the questions and applying a predefined loading [14]. All factors positively correlated when comparing the mean values recorded before and after the exercise. The best results were achieved in the parameters of factor 3 (relationships with colleagues). In factor 3 before STJU23, the mean value was 2.99, and the median was 3.06. After the exercise, the mean value increased slightly to 3.02, and the median remained unchanged at 3.06. No relevant changes in the mean value and median before and after the exercise could be detected.

In addition to the overall analysis, we conducted a detailed examination of the responses to each question (see table 3 in supplementary material published in the e-paper-version of this article). This approach allowed us to engage in more nuanced discussions with colleagues in 1GNC and to evaluate specific aspects of the battle rhythm and its impact on sections’ service processes in greater depth.

Results of the Military Mental Health Tracker

The MMHT results were analyzed similarly to the aCoCB. Comparing the average values before and after the exercise, we have seen a positive correlation with statistical significance (Figure 6). The mean value and median were lowest in Münster before the exercise, but they increased in both locations afterward.

The average values achieved in the MMHT were analyzed according to the groups (Figure 8). These two box plots demonstrate that as the number of exercises and years spent in 1GNC increase, the mean and median values also increase. This trend is also reflected in a decrease in the standard deviation and the maximum average values. The Kruskal-Wallis test for the “number of exercises” showed no significant difference between the average values of any pair of subgroups. However, the subgroup “years spent in 1GNC” showed a significant difference between the mean values of subgroups “≤1” and “≥4”.

Figure 8: Group and subgroup analysis of the Military Mental Health Tracker.

N: Number of data points; M: mean value; MD: median; SD: standard deviation; H-Test: Kruskal-Wallis test; p: null-hypothesis significance testing (p-value); H: test statistic; η2: effect size

Figure 9: Factor analysis of the adapted Culture of Care Barometer

N: Number of data points; M: mean value; MD: median; SD: standard deviation; Spearman: Spearman’s rank correlation coefficient; ρ: Spearman’s Rho; p: null-hypothesis significance testing (p-value)

The factors already defined by the authors of the MMHT were also included in the differentiated analysis of the study results (Figure 10). The average values of the MMHT scores before and after the exercise increased in all factors. In contrast, the median increased in the “control” factor, decreased in the “resilience” factor, and remained the same in the “motivation” and “self-confidence” factors. The lowest value for mean value and median was in the “control” factor. There was a positive correlation with statistical significance in all factors of the MMHT.

Figure 10:Factor analysis of the Military Mental Health Tracker

N: Number of data points; M: mean value; MD: median; SD: standard deviation; Spearman: Spearman’s rank correlation coefficient; ρ: Spearman’s Rho; p: null-hypothesis significance testing (p-value)

We detailly analyzed individual responses to each question in the Military mental health tracker (see table 4 in supplementary material published in the e-paper-version of this article).

Results of the Conditions of Service Questions

The conditions of service were covered by seven questions and were analyzed individually according to the respective location (Table 2). Question 1 achieved a higher average value in Münster (Castlegate 3.15; Münster 3.35), whereas questions 2–7 achieved higher values in Castlegate. Question 6 achieved the highest average score (Castlegate 4.05; Münster 3.65), although this also showed the most significant difference (∆ = 0.40) between the localities.

 

Table 2:Conditions of service – single questions

First column: single questions to assess conditions of service; second and third column: mean values of single questions on both locations

Discussion

The statements and conclusions we discuss below relate to the soldiers’ conditions of service and mental health. The primary data we collected to assess representativeness was limited due to anonymization, so that, for example, gender, age, and nationality were not recorded. The distribution of the “number of exercises” and “years spent in 1GNC” corresponds to the usual picture of staffing posts on this command level, so representativeness can be concluded from these, albeit limited, parameters.

There is a low response rate and limited data quality for various reasons. The questionnaire was handed out immediately before the exercise and, therefore, immediately at the start of the measurement. An information event could have been held before the exercise to increase understanding and willingness to participate, potentially improving the quality and quantity of data. However, this was impossible due to the limited time required for questionnaire preparation due to exercise preparations. The entire questionnaire is relatively extensive, with a total of 119 individual questions (two times 30 questions of aCoCB, two times 26 questions of MMHT, and one time seven questions for conditions of service), which were divided into 63 questions before the exercise and 56 questions after the exercise. This means that the number of questions at both measurement times is higher than the general recommendation for designing a questionnaire [3]. In summary, if the survey were to be carried out again, the problems of data quality and quantity could be improved by a previous information event and by reducing the number of questions.

The CoCB is already used by employees in the healthcare sector worldwide to record workplace-related factors in a structured manner and benchmark them organizationally [14][21]. A transfer and validation into the military setting has not yet been published. The MMHT has been used in the Dutch national context as a daily assessment and intervention tool [2][6]. A validating study in the multinational NATO environment would be desirable for both questionnaires.

The significance concerning the comparability of the locations is limited due to the different numbers for statistical analysis usable questionnaire results (52 from Castlegate and 13 from Münster). However, there was a lower mean value and median in Münster in all sections of the questionnaire, both before and after the exercise (Figures 5 and 6). This observation could be justified because a new CP concept was used in exercise STJU23, which significantly changed the service processes. The soldiers at the Münster location were most affected by these changes. The soldiers in Castlegate served in an uncomfortable environment (NATO bunker), whereas in Münster, they worked in the familiar premises of 1GNC Headquarters. We interpret these circumstances as moving to an unfamiliar environment during a NATO exercise could positively impact conditions of service. The exercise duration and the resulting measurement times (before and after STJU23) are relatively short at two weeks. This means the applicability to soldiers operating in an article 5 scenario is limited, as these missions could last significantly longer.

When looking at the experience parameters (“number of exercises”; “years spent in 1GNC”), we found that in both questionnaires (aCoCB and MMHT), the most experienced soldiers achieved the highest mean value and median, both before and after the exercise (Figure 7 and 8). We conclude that the experience gained at 1GNC has positive influences that could be improved through specific training and education. The inexperienced soldiers achieved average results in measuring the experience level in the aCoCB and the worst values in the MMHT, although this was still well above average. The positive feelings that arise from facing an unknown challenge during a NATO exercise for the first time while familiarizing oneself with a new role could be very beneficial.Changing locations and exercise scenarios do not harm service and mental health conditions.

We attempted to draw more specific conclusions using factor analysis of the aCoCB and the MMHT (Figures 9 and 10). In the aCoCB, the factor analysis showed the highest values in factor 3 (relationships with colleagues) and the lowest in factor 2 (team support). “Self-confidence” achieved the highest mean value and median, and “control” had the lowest values in the factor analysis of the MMHT. These high values of “relationship with colleagues” can be understood as an expression of an intact comradeship, whereas “team support” can be an expression of still unclear work processes due to the new CP concept, which is also reflected by the factor “control” of the MMHT. In our opinion, the factor analysis of aCoCB or MMHT proves helpful but is not crucial.

Regarding internal quality management, the individual questions (aCoCB, MMHT, and conditions of service) were analyzed. The results were available to the soldiers and commanding officers (see table 2 as an example, aCoCB, MMHT are published in the online version of this article under wmm-online.de). The indicators recorded this way could be used to critically review and improve internal departmental processes. The identity and culture of 1GNC (Together strong) were reflected by high average scores inappropriate questions (aCoCB questions 20, 23 & 26; MMHT question 23) [1]. The negative influences of the exercise can also be measured by a drop in average values for appropriate questions (aCoCB questions 1 & 3; MMHT questions 7 & 15). Finally, valuable indicators were obtained by analyzing the individual questions.

In the in-depth literature search, we found no publications on the soldier’s conditions of service and mental health in NATO exercises or missions. Research into the psychological effects of potentially stressful conditions of service, such as those experienced in space and aviation, work under extreme climatic conditions, and submarine and bunker military services, is becoming increasingly important [7][15][16][17]. Wądołowska highlights the critical role of psychological support in high-stress military functions [20]. Other studies examined the physiological and psychological adaptations in isolated environments (Antarctica) akin to those experienced by military personnel in similar conditions [4][9]. The severity and duration of the environmental stressors determine the severity of the cognitive limitations [7]. The need for research into the resilience of soldiers has already been recognized in various places and is being developed [10]. The different areas can have the following common stressors: limited private communication, cramped living space without privacy, limited medical care, extended day shifts, and daily routines dictated by others [15]. These stressors could negatively impact the performance of assigned duties, as well as mental and physical health, and thus endanger the success of the mission [15].

Strategies to reduce the adverse effects caused by stressors are established and are continually being developed. The importance of resilience and self-care in high-stress and politically complex environments relevant to personnel in NATO exercises is also an important factor [5]. Furthermore, research provides insight into the effects of military exercises on cognitive performance, emphasizing the need for effective cognitive load management and recovery strategies in the military [19]. In space travel, this burden is mitigated through a selection of interpersonally compatible crews, pre-mission team training, and the implementation of tools for self-monitoring psychological parameters [17]. The importance of compatibility of interpersonal characteristics is also described for submarine crews [16]. This extensive preparation might not be possible for NATO soldiers in an Article 5 scenario.

In the future, NATO exercises should record the conditions of service and the resulting mental stress on soldiers, as these factors can have a decisive influence on service performance, the commander’s effectiveness, and warfighting capacity. Questionnaire-based surveys have been indicated to be suitable for further investigations.

Takeaway message

• 1GNC’s ability to serve as a high-readiness warfighting headquarters depends on its soldiers’ conditions of service and mental health.
• Questionnaires can record these relevant factors and evaluate them scientifically.
• It is desirable and we plan to conduct the survey again with improvements to the questionnaires to increase data quality and quantity.
• The results of these questionnaires can provide helpful insights and indicators for optimizing departmental processes and improving the commander’s effectiveness.

References

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Manuscript Data

Citation

Weinreich F, Korterink W, Schnadthorst PG: Impact of a NATO exercise on soldiers’ conditions of service and mental health. WMM 2024; 68(7-8): 324-333.

DOI: https://doi.org/10.48701/opus4-322

For the Authors

Lieutenant Colonel (MC) Dr. Philipp Georg Schnadthorst, MD

1 German-Netherlands Corps

Schlossplatz 15, D-48143 Münster

E-Mail: philippschnadthorst@bundeswehr.org

Manuskriptdaten

Zitierweise

Weinreich F, Korterink W, Schnadthorst PG: [Auswirkungen einer NATO-Übung auf die Dienstbedingungen und die psychische Gesundheit der Soldaten]. WMM 2024; 68(7-8): 324-333.

DOI: https://doi.org/10.48701/opus4-322

Für die Verfasser

Oberfeldarzt Dr. Philipp Georg Schnadthorst

I. Deutsch-Niederländisches Korps

Schlossplatz 15, 48143 Münster

E-Mail: philippschnadthorst@bundeswehr.org

Supplementary material

The two questionnaires used in our study (aCoCB and MMHT) are presented in detail in this supplementary material. For each individual question, the average value before and after the exercise is shown, as well as the change between the survey points. With this information we engaged in more nuanced discussions with colleagues in 1GNC to evaluate specific aspects of the battle rhythm and its impact on sections’ service processes in greater depth.

 

 

Table 3: Adapted Culture of Care Barometer

First column: single questions of adapted CoCB; second column: mean values of single questions before and after STJU23; third column: difference values

Table 4: Military Mental Health Tracker

First column: single questions of MMHT; second column: mean values of single questions before and after STJU23; third column: difference values.