Engaging domestic abuse practitioners and survivors in a review of outcome tools – reflections on differing priorities

Researchers often develop and decide upon the measurement tools for assessing outcomes related to domestic abuse interventions. However, it is known that clients, service providers and researchers have different ideas about the outcomes that should be measured as markers of success. Evidence from non-domestic abuse sectors indicates that engagement of service providers, clients and researchers contributes to more robust research, policy and practice. We reflect on what we have learnt from the engagement of practitioners and domestic abuse survivors in a review of domestic abuse measurement tools where there were clear differences in priorities between survivors, practitioners and researchers about the ideal measurement tools. The purpose of this reflective article is to support the improvement of future outcome measurement from domestic abuse interventions, while ensuring that domestic abuse survivors do not relive trauma because of measurement

Establishing a Mental Health Surveillance in Germany: Development of a framework concept and indicator set

In the course of the recognition of mental health as an essential component of population health, the Robert Koch Institute has begun developing a Mental Health Surveillance (MHS) system for Germany. MHS aims to continuously report data for relevant mental health indicators, thus creating a basis for evidence-based planning and evaluation of public health measures. In order to develop a set of indicators for the adult population, potential indicators were identified through a systematic literature review and selected in a consensus process by international and national experts and stakeholders. The final set comprises 60 indicators which, together, represent a multidimensional public health framework for mental health across four fields of action. For the fifth field of action ‘Mental health promotion and prevention’ indicators still need to be developed. The methodology piloted proved to be practicable. Strengths and limitations will be discussed regarding the search and definition of indicators, the scope of the indicator set as well as the participatory decision-making process. Next steps in setting up the MHS will be the operationalisation of the single indicators and their extension to also cover children and adolescents. Given assured data availability, the MHS will contribute to broadening our knowledge on population mental health, supporting a targeted promotion of mental health and reducing the disease burden in persons with mental disorders

Aufbau einer Mental Health Surveillance in Deutschland: Entwicklung von Rahmenkonzept und Indikatorenset

Im Zuge der Anerkennung psychischer Gesundheit als wesentlicher Bestandteil der Bevölkerungsgesundheit wird am Robert Koch-Institut eine Mental Health Surveillance (MHS) für Deutschland aufgebaut. Ziel der MHS ist die kontinuierliche Berichterstattung relevanter Kennwerte zum Zweck einer evidenzbasierten Planung und Evaluation von Public-Health- Maßnahmen. Zur Entwicklung eines Indikatorensets für die erwachsene Bevölkerung wurden potenzielle Indikatoren durch eine systematische Literaturrecherche identifiziert und in einem strukturierten Konsentierungsprozess durch internationale und nationale Expertinnen und Experten beziehungsweise Stakeholder ausgewählt. Das finale Set enthält 60 Indikatoren, die ein mehrdimensionales Public-Health-Rahmenkonzept psychischer Gesundheit in vier Handlungsfeldern abbilden. Im fünften Handlungsfeld „Gesundheitsförderung und Prävention“ besteht Bedarf der Indikatorenentwicklung. Die pilotierte Methodik erwies sich als praktikabel. Diskutiert werden Stärken und Limitationen der Recherche und Definition von Indikatoren, der Umfang des Indikatorensets sowie die partizipative Entscheidungsfindung. Nächste Schritte zur Etablierung der MHS bestehen in der Operationalisierung von Indikatoren und der Erweiterung unter anderem auf das Kindes- und Jugendalter. Bei gesicherter Datenverfügbarkeit wird die MHS zum Wissen über die Gesundheit der Bevölkerung beitragen und die gezielte Förderung psychischer Gesundheit sowie die Verringerung der Krankheitslast psychischer Störungen unterstützen

Oxytocin and Vasopressin Are Dysregulated in Williams Syndrome, a Genetic Disorder Affecting Social Behavior

The molecular and neural mechanisms regulating human social-emotional behaviors are fundamentally important but largely unknown; unraveling these requires a genetic systems neuroscience analysis of human models. Williams Syndrome (WS), a condition caused by deletion of ∼28 genes, is associated with a gregarious personality, strong drive to approach strangers, difficult peer interactions, and attraction to music. WS provides a unique opportunity to identify endogenous human gene-behavior mechanisms. Social neuropeptides including oxytocin (OT) and arginine vasopressin (AVP) regulate reproductive and social behaviors in mammals, and we reasoned that these might mediate the features of WS. Here we established blood levels of OT and AVP in WS and controls at baseline, and at multiple timepoints following a positive emotional intervention (music), and a negative physical stressor (cold). We also related these levels to standardized indices of social behavior. Results revealed significantly higher median levels of OT in WS versus controls at baseline, with a less marked increase in AVP. Further, in WS, OT and AVP increased in response to music and to cold, with greater variability and an amplified peak release compared to controls. In WS, baseline OT but not AVP, was correlated positively with approach, but negatively with adaptive social behaviors. These results indicate that WS deleted genes perturb hypothalamic-pituitary release not only of OT but also of AVP, implicating more complex neuropeptide circuitry for WS features and providing evidence for their roles in endogenous regulation of human social behavior. The data suggest a possible biological basis for amygdalar involvement, for increased anxiety, and for the paradox of increased approach but poor social relationships in WS. They also offer insight for translating genetic and neuroendocrine knowledge into treatments for disorders of social behavior

Facial expression recognition is linked to clinical and neurofunctional differences in autism

Background: Difficulties in social communication are a defining clinical feature of autism. However, the underlying neurobiological heterogeneity has impeded targeted therapies, and requires new approaches to identifying clinically relevant bio-behavioural subgroups. In the largest autism cohort to date, we comprehensively examined difficulties in facial expression recognition, a key process in social communication, as a bio-behavioural stratification biomarker, and validated them against clinical features and neurofunctional responses. Methods: Between 255 and 488 participants aged 6-30 years with autism, typical development and/or mild intellectual disability completed the Karolinska Directed Emotional Faces task, the Reading the Mind in the Eyes Task and/or the Films Expression Task. We first examined mean-group differences on each test. Then we used a novel intersection approach that compares two centroid and connectivity-based clustering methods to derive subgroups based on the combined performance across the three tasks. Measures and subgroups were then related to clinical features and neurofunctional differences measured using fMRI during a fearful face-matching task. Results: We found significant mean-group differences on each expression recognition test. However, cluster analyses showed that these were driven by a low-performing autistic subgroup (~30% of autistic individuals who performed below 2SDs of the neurotypical mean on at least one test), while a larger subgroup (~70%) performed within 1SD on at least 2 tests. The low-performing subgroup also had on average significantly more social-communication difficulties and lower activation in the amygdala and fusiform gyrus than the high-performing subgroup. Limitations: Findings of autism expression recognition subgroups and their characteristics require independent replication. This is currently not possible, as there is no other existing data set that includes all relevant measures. However, we demonstrated high internal robustness (91.6%) of findings between two clustering methods with fundamentally different assumptions, which is a critical pre-condition for independent replication. Conclusions: We identified a subgroup of autistic individuals with expression recognition difficulties and showed that this related to clinical and neurobiological characteristics. If replicated, expression recognition may serve as bio-behavioural stratification biomarker and aid in the development of targeted interventions for a subgroup of autistic individuals.Die Autismus-Spektrum-Störung (ASD, im Folgenden "Autismus") ist eine schwere psychiatrische Entwicklungsstörung ohne erkennbare Ätiologie. Die Diagnose ist derzeit rein klinisch, da es keinen bekannten, objektiven Marker für die Erkrankung gibt. Da Autismus sehr heterogen ist, können gezielte Behandlungen nicht allein auf der Grundlage der Diagnose erfolgen. Dies stellt eine Schwierigkeit dar, wenn es darum geht, die Bedürfnisse des Einzelnen mit Autismus angemessen zu berücksichtigen, zumal frühere Arbeiten sich auf die Unterschiede zwischen den Mittelwerten der Gruppen konzentrierten und häufig Stichproben umfassten, die zu klein waren, um die Autismusgruppe sinnvoll zu unterteilen. Die aktuelle Studie verwendet Daten aus dem EU-AIMS Longitudinal European Autism Project (LEAP), einer multizentrischen europäischen Längsschnitt-Initiative, die versucht, diagnostische oder stratifizierende Biomarker für Autismus zu finden. Wir untersuchten die Erkennung emotionaler Gesichtsausdrücke als einen möglichen Biomarker für die Stratifizierung von Autismus, da eines der Kennzeichen der Krankheit Schwierigkeiten in der sozialen Kommunikation sind, die durch die Erkennung emotionaler Gesichtsausdrücke untermauert werden. Zwischen 255 und 488 Teilnehmer mit Autismus, typischer Entwicklung und/oder leichter geistiger Behinderung legten drei Tests ab, die verschiedene Aspekte der Erkennung emotionaler Gesichtsausdrücke gründlich prüfen. Wir untersuchten zunächst die mittleren Gruppenunterschiede bei jedem Test und leiteten dann Untergruppen aus der Schnittmenge von zwei Clustering-Ansätzen ab. Die Messwerte und Untergruppen wurden mit klinischen Merkmalen und neurofunktionellen Unterschieden in Beziehung gesetzt, die mittels fMRI während eines Tests zur Erkennung von ängstlichen Gesichtsausdrücken gemessen wurden.Es zeigte sich, dass signifikante Gruppenmittelwertunterschiede bei jedem Test zur Erkennung von Gesichtsausdrücken durch eine leistungsschwache Untergruppe (~30% der autistischen Individuen) verursacht wurden, die bei mindestens einem Test weniger als 2 SD des neurotypischen Mittelwerts erzielte, während eine größere Untergruppe (~70%) bei mindestens zwei Tests innerhalb von 1 SD lag. Die leistungsschwache Untergruppe hatte auch signifikant mehr Schwierigkeiten in der sozialen Kommunikation und eine geringere Aktivierung in der Amygdala und im Gyrus fusiformis im Vergleich zur leistungsstarken Untergruppe. Damit haben wir eine Untergruppe von Individuen mit Autismus mit Schwierigkeiten bei der Erkennung von Ausdrücken identifiziert und sie anhand klinischer und neurobiologischer Merkmale extern validiert. Wir haben außerdem gezeigt, wie wichtig es ist, in der Autismusforschung von den Unterschieden zwischen den Gruppenmittelwerten wegzukommen. Die Erkennung von emotionalen Gesichtsausdrücken könnte als Biomarker für die Stratifizierung dienen und bei der Entwicklung gezielter Interventionen für eine Untergruppe von Autisten helfen, wenn unsere Ergebnisse in zukünftigen Arbeiten verifiziert werden