Was brauchen wir für verantwortungsbewusste medizinische Entscheidungen?

 

 

Gesundheitskompetenz - medizinische Entscheidungen

 

 

Wenn es um die Entscheidung für oder gegen eine medizinische Behandlung, oder die Einnahme eines Medikaments geht, verlassen sich die meisten von uns auf den Rat des Arztes.

Aber auch Mediziner sind Wahrnehmungsfehlern unterworfen und ihre Bewertung von Medikamenten, Früherkennungs- und Behandlungsmethoden basieren oft auf unzureichendem Wissen über Statistik und deren Anwendung, was zu Fehleinschätzung der Nutzen und Risiken führen kann. Daher ist es für jeden Patienten sinnvoll medizinische Interventionen kritisch zu hinterfragen.

Als Gesundheitskompetenz, im Englischen health literacy, wird der WHO (Weltgesundheitsorganisation) zufolge, die Fähigkeit beschrieben, sinnvolle und eigenverantwortliche Entscheidungen bezüglich der eigenen Gesundheit treffen zu können. Dies ist jedoch gar nicht so einfach, sowohl für Ärzte, wie auch Patienten.

Mangelnde Aufklärung führt zu Überbehandlung

Häufig stellt die Pharmaindustrie wichtige Erkenntnisse zur Wirkung von Medikamenten und Behandlungsmethoden verzerrt oder gar nicht da. Sodass wahrheitsgetreue Befunde oft nur in den Originalstudien zu finden sind, diese sind jedoch ohne statistisches Vorwissen schwer verständlich. Kaiser et al. (2004) verglichen 175 Broschüren, die der Patientenaufklärung dienen sollten, mit den jeweiligen Originalstudien. In 92 Prozent der Broschüren wurden bedeutsame Ergebnisse weggelassen, Risikoreduktionen übertrieben dargestellt, Behandlung- und Einnahmezeiträume verlängert und gefährliche Nebenwirkungen verschwiegen.

Trotzdem ist das Vertrauen in medizinische Maßnahmen groß und auch der Nutzen von diagnostischen Tests wird oft überbewertet. So glaubte 2008 noch die Mehrheit von 1000 Befragten in Deutschland, dass HIV-Tests, Fingerabdrücke und DNA-Tests ein sicheres Ergebnis liefern (Gigerenzer, 2008). Dabei bietet keines der Testverfahren die gewünschte Gewissheit, sondern stellt eine Wahrscheinlichkeitsaussage dar und keine absolute Wahrheit. Diese Illusion der Sicherheit führt bei Ärzten, wie auch Patienten zur Überschätzung von positiven Testergebnissen, was nicht selten zu Überbehandlung mit physischen und psychischen Folgen führen kann. So erhalten bei einer Brustkrebs-Früherkennung ca. 100 von 1000 untersuchten Frauen ein positives Testergebnis, ohne tatsächlich Krebs zu haben, was zu zusätzlichen, eigentlich überflüssigen Untersuchungen, oder einer Biopsie führt (Faktenbox Mammographie, Harding-Zentrum für Risikokompetenz, 2016).

Auch beim Umgang mit Medikamenten kommt es zu Überverschreibungen. So sind Antidepressiva die am häufigsten verschriebenen Psychopharmaka - dabei gibt es erhebliche Zweifel an deren Wirksamkeit. Bei einer leichten bis mittelschweren Depression, die am häufigsten auftritt, macht es keinen bedeutsamen Unterschied, ob der Patient das Medikament oder ein Placebo nimmt (Kirsch et al. 2008; Fournier et al. 2010). Studien zufolge kann sogar insgesamt bei Depressionen davon ausgegangen werden, dass bis zu 75 Prozent der Symptomlinderung nicht auf das Medikament zurückzuführen sind, sondern auf den Placeboeffekt und den natürlichen Heilungsverlauf (Rief et al.  2009; Rapaport et al.  2011). Zudem haben bis zu 60 Prozent der Patienten Nebenwirkungen, zu denen auch ein erhöhtes Suizidrisiko bei Jugendlichen und jungen Erwachsenen gehört (Gartlehner et al., 2011). Trotzdem nimmt die Verschreibungshäufigkeit zu – im Jahr 2000 wurden einer OECD-Studie zufolge, 20 Tagesdosen pro 1000 Einwohner verschrieben, 2013 waren es 53 Tagesdosen.

Irreführende Darstellung von statistischen Ergebnissen

Wenn uns der Hausarzt ein Medikament verschreibt, das Studien zufolge das Schlaganfallrisiko um 48 Prozent reduziert, hört sich das gut an und bei gegebener, körperlicher Vorbelastung sind wir vermutlich bereit dieses Medikament einzunehmen. Allerdings muss dabei beachtet werden, dass statistische Ergebnisse auf unterschiedliche Art kommuniziert werden können – zwei gängige Formate sind die relative und absolute Risikoreduktion. Beispiel für ein Medikament zur Verringerung des Schlaganfallrisikos (Gigerenzer et al., 2007):

 

Relative Risikoreduktion (RRR)

Absolute Risikoreduktion (ARR)

Durch Einnahme des Medikaments reduziert sich das Risiko einen Schlaganfall zu erleiden um 48 Prozent.

Die Einnahme des Medikaments reduziert das Schlaganfallrisiko von 28 pro 1000 Personen auf 15 pro 1000.

 

Die 48 Prozent lesen sich vielversprechend, das Medikament könnte mit dieser Prozentangabe als wirkungsvoller bewertet werden, als mit der kleinen Zahl im Format der Absolute Risikoreduktion. Das liegt daran, dass bei der Darstellung im Format der relativen Risiken die Basisrate außer Acht gelassen wird – das bedeutet, dass es sich z. B. bei einer relativen Risikoreduktion von 50 Prozent sowohl um eine Reduzierung des Schlaganfallrisikos von zwei auf eins von 100 000 Personen handeln kann, wie auch von 20 000 auf 10 000 Personen von insgesamt 100 000 (Prinz, 2016). Ärzte sollte bei einer Medikamenten- oder Behandlungsempfehlung also immer die absolute Risikoreduktion angeben. Für das Medikament zur Reduzierung des Schlaganfallrisikos, sollte der Arzt also nicht von 48 Prozent weniger Risiko sprechen, sondern darstellen, dass sich das Risiko eines Schlaganfalls bei 13 von 28 betroffenen Personen, von insgesamt 1000, durch das Medikament verringert hat.

Das Beispiel zeigt gut, warum die Wirkung von Medikamenten und Behandlungsmethoden häufig falsch eingeschätzt wird. Diese Fehlinterpretation liegt aber auch daran, dass oft mismatched framing stattfindet. Das heißt, dass diese unterschiedlichen Darstellungsformate in Fachzeitschriften und Informationsbroschüren bewusst genutzt werden, um Ärzte wie auch Patienten in ihrer Entscheidung für ein Medikament, oder eine Behandlung zu beeinflussen. Dabei wird häufig der Vorteil eines Medikaments in relativen Zahlen dargestellt, da diese Zahlen größer wirken, über die Risiken und Nebenwirkungen dagegen wird in absoluten Zahlen informiert, da diese kleiner aussehen (Prinz, 2016).

Was muss sich ändern?

Damit wir also in Zukunft gesundheitskompetente Entscheidungen treffen können, sollten Informationen einfach und wahrheitsgetreu kommuniziert werden. Studienergebnisse sollten im Format von absoluten Risiken dargestellt werden und relative Risiken nur mit Angabe der Basisrate. Das Harding Zentrum für Risikokompetenz (www.harding-center.mpg.de) bietet solche Informationsmöglichkeiten - in Faktenboxen werden Ergebnisse zu medizinischen Interventionen neutral präsentiert, sodass sich jeder eine eigene Meinung bilden kann, ohne eine vorgegebene Empfehlung. Außerdem sollte im Bildungssystem die statistische Grundausbildung stärker integriert werden, um auch als Laie Studienergebnisse verstehen zu können. Aber auch das eigene kritische Hinterfragen ist ein wichtiger Aspekt von gesundheitskompetentem Verhalten - daher sollten wir uns viel öfter trauen genauer beim Arzt nachzufragen und auch mal selber nachzuforschen.  

 

Literatur

Fournier, J. C., Derubeis, R. J., Hollon, S. D., Dimidjian, S., Amsterdam, J. D., Shelton, R. C., Fawcett, J. (2010) Antidepressant drug effects and depression severity: a patient-level meta-analysis. JAMA. 303(1): 47–53.

Gartlehner, G., Hansen, R. A., Morgan, L. C., Thaler, K., Lux, L., Van Noord, M., Mager, U., Thieda, P., Gaynes, B. N., Wilkins, T., Strobelberger, M., Lloyd, S., Reichenpfader, Lohr, K. N. (2011). Comparative Benefits and Harms of Second-Generation Antidepressants for Treating Major Depressive Disorder. An Updated Meta-analysis. Ann Intern Med. 155(11):772-785.

Gigerenzer, G. (2008). A survey of attitudes about risk and uncertainty. Unpublished manuscript.

Gigerenzer, G., Gaissmaier, W., Kurz-Milcke, E., Schwartz, L. M. & Woloshin, S. (2007). Helping doctors and patients make sense of health statistics. Psychological Science in the Public Interest, 8, 53-96.

Kaiser, T., Ewers, H., Waltering, A., Beckwermert, D., Jennen, C. & Sawicki, P. T. (2004). Sind die Aussagen medizinischer Werbeprospekte korrekt? Arznei Telegramm, 35, 21-23.

Kirsch, I., Deacon, B. J., Huedo-Medina, T. B., Scoboria, A., Moore, T. J., Johnson, B. T. (2008) Initial severity and antidepressant benefits: a meta-analysis of data submitted to the Food and Drug Administration. PLoS Med 5(2): e45.

Prinz, R. (2016). Health Literacy (Gesundheitskompetenz). Reportpsychologie, 11/12, 434-436.

Rapaport, M. H., Nierenberg, A. A., Howland, R., Dording, C., Schettler, P. J., Mischoulon, D. (2011) The treatment of minor depression with St. John‘s Wort or citalopram: Failure to show benefit over placebo. J Psychiatr Res. 45(7): 931–941.

Rief, W., Nestoriuc, Y., Weiss, S., Welzel, E., Barsky, A. J., Hofmann, S. G. (2009) Meta-analysis of the placebo response in antidepressant trials. J Affect Disord. 118(1-3):1-8.

Autorinnen:

Cand.-Psych. Johanna Gau

Dipl.-Psych. Heike Kaiser-Kehl

 

Photo by Mathew MacQuarrie on Unsplash/ bearbeitet HKK

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Letzte Änderung: 16.09.2017