2023 Autor: Susan Erickson | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-05-22 01:23
Präsidentschaftskandidaten verwenden sie, um Wähler zu überzeugen, Pharmaunternehmen verwenden sie, um ihre Produkte zu verkaufen, und die Medien drehen sie auf alle möglichen Arten, aber niemand – Kandidaten, Reporter, geschweige denn Gesundheitskonsumenten – versteht sie.
Gesundheitsstatistiken füllen das heutige Informationsumfeld, aber auch die meisten Ärzte, die täglich Entscheidungen und Empfehlungen auf der Grundlage numerischer Daten treffen müssen - beispielsweise um die Risiken eines bestimmten Medikaments oder eines chirurgischen Eingriffs zu berechnen oder einen Patienten darüber aufzuklären die möglichen Vorteile im Vergleich zu den Schäden der Krebsvorsorge - ihnen fehlt die grundlegende statistische Kompetenz, die sie benötigen, um solche Entscheidungen effektiv zu treffen.
Ein wichtiger neuer Bericht zeigt, dass statistischer Analphabetismus ein erhebliches Problem ist, das weitreichende negative Auswirkungen auf das Gesundheitswesen und die Gesellschaft hat. Die Autoren des Berichts sind ein internationales und interdisziplinäres Team aus Psychologen – Gerd Gigerenzer und seinen Kollegen Wolfgang Gaissmaier und Elke Kurz-Milcke vom Max-Planck-Institut für Bildungsforschung und Harding-Zentrum für Risikokompetenz, Berlin, Deutschland – und Ärzten – Lisa M Schwartz und Steven Woloshin an der Dartmouth Medical School.
Das Problem des statistischen Analphabetismus im Gesundheitswesen hat laut Gigerenzer und seinem Team zwei Seiten. Es ist ein kombiniertes Problem, das durch die irreführende oder verwirrende Art und Weise verursacht wird, wie Statistiken normalerweise in der Gesundheitskommunikation präsentiert werden, verbunden mit einem Mangel an statistischem Denkvermögen bei den Verbrauchern von Gesundheitsinformationen.
Die Kombination kann explosiv sein. Ein Bericht Mitte der 1990er Jahre in Großbritannien zeigte, dass neue orale Kontrazeptiva ein zweifach (oder 100%) erhöhtes Risiko für Blutgerinnsel darstellten, was zu einer Massenpanik unter Frauen führte, die sich daraufhin entschieden, diese Form der Empfängnisverhütung einzustellen. Im Jahr nach dem Bericht gab es aufgrund der Angst vor der Pilleneinnahme schätzungsweise 13.000 weitere Abtreibungen in England und Wales. Wäre die Öffentlichkeit darüber informiert worden, dass das absolute Risiko mit den neuen Pillen nur von 1 von 7.000 Frauen mit einem Blutgerinnsel auf 2 von 7.000 Frauen gestiegen wäre, wäre diese Panik nicht aufgetreten und der britische National He alth Service wäre gerettet worden geschätzte 70 Millionen US-Dollar.
Es ist allzu üblich, dass Gesundheitsstatistiken in Bezug auf relative Risiken dargestellt werden, die im Allgemeinen große Zahlen sind und daher leicht verwendet werden können, um die Aufmerksamkeit der Menschen zu erregen. Relative Risiken („Steigerung um 100 %) sind jedoch sehr irreführend, wenn wichtige Fakten wie die Leitzinsen weggelassen werden. Absolute Risikoinformationen (wie „1 in 7.000“) sind viel verständlicher und weniger leicht zu sensationslüstern oder in irreführende Weise zu verdrehen, fehlen jedoch allzu oft in der Gesundheitsberichterstattung in den Medien, in der pharmazeutischen Werbung und sogar in medizinischen Fachzeitschriften.
Ärzte sind nicht immun. Die Autoren des Berichts zitieren mehrere erschreckende Studien, die die Unfähigkeit von Ärzten zeigen, Daten aus Krebsvorsorgeuntersuchungen oder anderen Testergebnissen genau zu interpretieren, wenn die Daten in der typischen Form bedingter Wahrscheinlichkeiten präsentiert wurden. Beispielsweise war eine Gruppe erfahrener Ärzte angesichts der bekannten Sensitivität und falsch-positiven Rate des verwendeten Tests nicht in der Lage, angesichts der bedingten Wahrscheinlichkeiten die Wahrscheinlichkeit, dass ein Patient mit einem positiven Testergebnis tatsächlich Darmkrebs hatte, genau einzuschätzen (Schätzungen, die sie gaben reichte von 1 % bis 99 % Chance, an Krebs zu erkranken, wobei die meisten Schätzungen bei etwa 50 % lagen. Die meisten Ärzte gaben die richtige Antwort (eine Wahrscheinlichkeit von weniger als 10 %), wenn die Daten in der transparenteren Form der natürlichen Frequenzen präsentiert wurden.
