"Die Wahrscheinlichkeit für gute Ideen
Statistik Glossar
& Allerlei
ist und bleibt leider eine große Unbekannte.
Und auch die inhärenten methodischen Probleme
randomisierter Studien
bleiben weiterhin bestehen.
Wir sind der Überzeugung, dass die
Statistik, zumindest so,
wie sie heute angewandt wird,
eine Sackgasse für die Forschung
ist."
Prof.Dr.Hans Peter Beck Bornholdt,
Priv.-Doz. Hans Hermann Dubben:
„Der Schein der Weisen – Irrtümer und Fehlurteile im täglichen Denken“
Seite 255,
rororo 2003
Franklins Gesetz:
(Benjamin Franklin, 1710-1790 –
Nordamerikanischer Verleger, Politiker, Erfinder (Blitzableiter),
Schriftsteller, Philosoph)
„Nichts ist
gewiss, außer dem Tod und den Steuern“
Dieser Satz erinnert daran, dass bei allem Tun ständig eine gewisse
Unsicherheit besteht, sei es durch technische oder durch menschliche
Unzulänglichkeiten (Mängel), mangelndes Wissen, unvorhersehbare Einflüsse,
Irrtümer oder bewusste Täuschungen.
„Seit
der Mensch existiert, sieht er voraus" sagt der französische
Sozialhistoriker Georges Minois (b.1946). (Siehe auch unten: Ungewissheit)
"Die moderne Variante des Orakels von Delphi ist die wissenschaftliche
Vorhersage. Die Zukunftsforschung verfügt über Instrumente, die sich auf
globale Fragen ebenso anwenden lassen wie auf lokale Probleme. Doch
sichere wissenschaftliche Aussagen gibt es nicht. Es wird sie nach allem,
das wir wissen können, auch nicht geben. Ganz daneben sind eben
agnostische Annahmen und Methoden nicht."
Siehe ZITATE:
Horst Herrmann / Agnostizismus - Freies Denken
>>>>
Horst Herrmann(b.1940): "„Agnostizismus
- Freies Denken für Dummies“ Seite 99.
Wiley-VCH VERLAG 1.Auflage 2008
Solange wir nicht ernsthaft krank sind,
scheint das Leben unendlich, und wir schieben den Tod gern von uns weg.
Wenn wir die Suche nach dem Wesentlichen immer auf morgen verschieben,
riskieren wir, dass uns das Leben durch die Finger rinnt, ohne dass wir es
jemals "richtig gelebt" haben.
"Manchmal kuriert uns Krebs von dieser seltsamen Kurzsichtigkeit, dem
Zaudern und Zögern. Eine Krebsdiagnose öffnet uns die Augen dafür, wie
vergänglich das Leben ist, und kann dem Leben so seinen wahren Reiz
zurückgeben.
Einige Wochen nach der Diagnose meines Gehirntumors hatte ich
das seltsame Gefühl, ein Schleier wäre weggezogen worden, der mir bis
dahin die Sicht getrübt hatte.[...] So kann die Nähe des Todes auch eine
Art Befreiung sein.
In seinem Schatten erhält das Leben auf einmal eine
Intensität, eine Tiefe und einen Reiz, die es bis dahin nicht gehabt hat.
Natürlich sind wir, wenn es soweit ist, auch verzweifelt, weil wir
Abschied nehmen müssen [...]. Viele fürchten diese Traurigkeit. Aber wäre
es nicht trauriger, wenn wir gehen müssten, ohne zuvor das Leben
ausgekostet zu haben?
Wäre es nicht viel schlimmer, wenn wir im Moment des
Abschieds nicht Grund zur Trauer hätten? [...]"
David Servan Schreiber
(b.1961, Center for Complementary Medicine UNI Pittsburgh/Pennsylvania
USA, Neuropsychiater): „Das Antikrebs Buch. Was uns schützt: Vorbeugen und Nachsorgen mit
natürlichen Mitteln“ (Anticancer - A New Way of Life 2008) KUNSTMANN 2008
"Der Patient
braucht die Freiheit,
Die vier Ebenen des Patientseins
Informierte Entscheidung (informed consent):
Der Idealfall, dass der Patient über das
Für und Wider einer Untersuchung oder Therapie und ihrer Alternativen
informiert ist und auf dieser Grundlage entscheidet, ob er sie durchführen
lässt.
Prof. Dr. med. Julius Hackethal (1921-1997, Facharzt für Chirurgie) sprach
in diesem Zusammenhang von "GIMP's"
"Gut informierte mündige
Patienten". Aus:
"Der Meineid des Hippokrates - Von der Verschwörung der Ärzte zur
Selbstbestimmung des Patienten". Bergisch Gladbach: Lübbe, 1992, 461
S., ISBN 3-7857-0642-1
Derzeit ist dieser Idealfall noch nicht allgemein gegeben, zum Teil, weil
die Patienten umsorgt anstatt informiert werden wollen, zum Teil, weil die
Ärzte lieber allein entscheiden, wie sie vorgehen wollen.
"Der gut informierte Patient betrachtet eine
Komplikation als einen Teil des normalen Verlaufs!
Der schlecht informierte Patient betrachtet den normalen Verlauf als eine
endlose Reihe von Komplikationen!"
Aus: Lutz von Laer, Ralf Kraus, Wolfgang E.
Linhart: „Frakturen und Luxationen im Wachstumsalter“ Seite 90, THIEME
5.Auflage 2007
Leider werden Patienten, wenn auch meistens unbewusst, von Ärzten/-innen
über "Angstmacherei" manipuliert.
Können sie sich an Sätze erinnern wie: "Wenn Sie das
nicht tun, wenn Sie dieses Medikament nicht einnehmen oder wenn Sie mit
dem Rauchen nicht aufhören, dann ...". Schon machen fast alle
Patienten unkritisch, was der Arzt möchte bzw. was der Arzt glaubt zu
wissen, dass das das Beste für seine Patienten sein soll.
"Für
mich ist Offenheit nicht etwas, das von Anfang an zwischen Menschen
möglich ist, sondern etwas, das vorsichtig erworben und gelernt werden
muss. Das kann man nicht sofort und mit Gewalt... Ich glaube allerdings,
dass sogar in der allerbesten Beziehung immer noch verschlossene Bereiche
übrig bleiben. Ich kann mir keine Beziehung vorstellen, in der totale
Offenheit zu jeder Zeit möglich und zu ertragen ist.
Ich unterscheide deshalb zwischen optimaler und maximaler Authentizität
["Echtheit", "Aufrichtigkeit"]. Die Richtlinie ist: das, was sich an
persönlicher Erfahrung im Inneren ereignet, mit optimaler innerer
Ehrlichkeit und kommunikativer Klarheit - also authentisch - dem Partner
mitzuteilen. Optimale Authentizität hat immer selektiven Charakter;
maximale, d.h. absolute Aufrichtigkeit kann zerstören. Ich glaube, dass
absolute Offenheit ein Aberwitz [Absurdität] ist. andererseits hat unsere
Zivilisation eine lange Zeit destruktiver Verschwiegenheit und Heuchelei
auszugleichen. Ich glaube daher, dass mit der
Offenheit-um-jeden-Preis-Bewegung das Pendel in die Gegenrichtung
ausschlägt. Auch hier bedarf es dynamischer Balance - zwischen
Scheinheiligkeit und Rücksichtslosigkeit. Oder positiv gesagt: zwischen
gutem Schweigen und guter Kommunikation." [Aus einem Interview mit Ruth
Charlotte Cohn (1912-2010,
Begründerin d.
Themenzentrierten Interaktion
TZI, Vertreterinn der
humanistischen
u.
psychodynamischen
Psychologie)
1979]
Aus:
Friedemann Schulz von
Thun (b.1944, deutscher Psychologe, Kommunikationswissenschaftler):
„Miteinander reden: 1. Störungen und Klärungen. Allgemeine Psychologie der
Kommunikation“ (1981). Teil B Ausgewählte Probleme der
zwischenmenschlichen Kommunikation. 4. Wegweiser der Psychologie. 4.2
Selektive (auswählende) Authentizität. Seite 136f. ROWOHLT Sonderausgabe
2011
Die
Rolle des Patienten im historischen Abriss1,2
1960
der bevormundete Patient
Der Arzt verordnete und ordnete an und der Patient hatte zu befolgen.
Ernste und lebensgefährliche Diagnosen (z.B. Krebs) wurden nicht
mit-geteilt. Der Patient wurde wie ein Unmündiger behandelt und bevor-mundet.
Benevolenter Paternalismus
1970
der
informierte Patient
In dieser Zeit
wurde der aus den USA kommende „informed consent“, also die
Information des Patienten über die Krankheit und die medizinischen Maß-nahmen, auch bei uns zur Regel.
Schutz vor Regressansprüchen. Von einem Konsens auf der Basis einer
umfassenden Information konnte keine Rede sein.
1980
der
mündige Patient
Informierte
Krebspatienten gründeten die ersten Selbsthilfegruppen. Juristen
begannen das bis dahin noch unbekannte Feld der Patientenrechte zu
bearbeiten.
1990
der
autonome Patient
Die zunehmende
Emanzipation von Patienten führte zum Modell des
„shared decision
making“, der gemeinsamen Entscheidungsfindung von Arzt und Patient
auf der Basis einer guten Beratung.
2000
der
kompetente Patient
Im Zentrum der
Überlegungen stehen jetzt die Fragen nach der Eigen-/Mit-Verantwortung des
Patienten in der Krankheit und nach den eigenen Möglichkeiten zur
Überwindung derselben. Fragen des Patienten an sich selbst: Welche
Rolle will ich im Umgang mit meiner Krankheit spielen?, Was ist mein
persönlicher Beitrag zur Krankheitsbewältigung und wie sieht er aus?
Wofür ist der Arzt zuständig, wofür bin ich es?
1Claus
Peter Bartmann, Ingolf Hübner: „Patienten-Selbstbestimmung.
Paradigmenwechsel und
Herausforderung im Gesundheitswesen“
Neukirchener
Verlag 2002
2Fülöp
Scheibler, Holger
Pfaff: “Shared Decision-Making.
Der Patient als Partner im medizinischen Entscheidungsprozess“ Weinheim: Juventa (2003)
Doris Schaeffer: „Der Patient als Nutzer“ Hans Huber 2004
Der moderne Mensch fordert
Freiheit und Selbstbestimmung - auf allen Ebenen und in allen
Lebensbereichen, auch in der Krankheit. Der Arzt wird dabei mehr und mehr
vom Macher zum Berater, zum Lotsen durch die Informationsflutder
elektronischen Medien. Mehr denn je ist die Kompetenz des Patienten
gefordert, im Dschungel der
unübersehbaren Therapiemöglichkeiten den
richtigen Weg für sich zu wählen... Patientenkompetenz bezeichnet die
Fähigkeit,
für sich Verantwortung zu übernehmen auf dem Weg durch die Krankheit. Und
da dieser Weg bei jedem
Menschen anders aussieht, gibt es nicht DIE
Patientenkompetenz, sondern es gibt immer nur MEINE Kompetenz als
Patientin oder Patient... Ein kompetenter Patient wird für sich selbst
aktiv... tritt heraus aus der Rolle des passiven
Opfers eines gnadenlosen
Schicksals - prognostische Relevanz der Patientenkompetenz.
Aus:
Annette Bopp, Delia Nagel, Gerd Nagel: „Was kann ich selbst für mich tun?
Patientenkompetenz in der modernen Medizin“ RÜFFER&RUB 2005. Kapitel Gerd
Nagel: "Wo aber Gefahr ist, wächst das Rettende auch" Seite
27f.
Der Patient: Objekt - Partner - Kunde
Benevolenter Paternalismus
Patient = Objekt
►
Arzt verordnet.
►
Patient befolgt - Compliance.
Shared Decision Making
Patient = Partner
►
Arzt informiert, auch über zusätzliche Informationsquellen und Hilfen,
und bietet einen
Prozess gemeinsamen
Entscheidens
an.
►
Patient lässt sich Zeit, holt zweite und dritte Meinungen ein – und
entscheidet zu selbst
gewähltem Zeitpunkt.
Informed Consent/
Business Modell
Patient = Kunde
►
Arzt informiert, wirbt, bietet an
►
Patient entscheidet, meist unmittelbar nach der Aufklärung
benevolent: wohltätig, mildtätig, gütig, wohlwollend.
Paternalismus:„Väterliche
Bevormundung“.
Medizinisch paternalistisch sind Maßnahmen dann, wenn sie dazu
bestimmt sind, das Wohl von Personen auch gegen deren Willen zu
schützen. Unterschieden werden kann zwischen einem „starken“
Paternalismus, welcher sich auf Entscheidungen für einwilligungsfähige
Personen bezieht und einem „schwachen“ Paternalismus, bei dem über das
Wohl nicht einwilligungsfähiger Personen entschieden wird.
Compliance – Die Befolgung und Einhaltung von
Verhaltensmaßregeln, Gesetzen und Richtlinien durch den Patienten.
Simon, A. / Verrel, T.: Patientenverfügungen. Ethik in den
Biowissenschaften – Sachstandsberichte des DRZE, Bd. 11. Freiburg i.B.:
Alber. Online Version
Ausfeld-Hafter, B. (2007) (Hg.): Medizin und Macht: die
Arzt-Patienten-Beziehung im Wandel: mehr Entscheidungsfreiheit? Bern:
Lang.
Barta, H. / Kalchschmid, G. (2005) (Hg.): Die Patientenverfügung:
zwischen Selbstbestimmung und Paternalismus. Wien: LIT.
Eibach, Ulrich (1997): Vom Paternalismus zur Autonomie des Patienten?
Medizinische Ethik im Spannungsfeld zwischen einer Ethik der Fürsorge
und einer Ethik der Autonomie. In Zeitschrift für medizinische Ethik
43(3), 215–231.
modifiziert/Quelle: Christoph Kranich
Fachabteilung Gesundheitsdienstleistungen
Verbraucherzentrale Hamburg. www.vzhh.de
Patientenkompetenz -
"Zusammen ein Ziel anstreben" (com = mit, zusammen, petere =
auf ein Ziel
zustreben)
"Es klingt vielleicht hart, aber viel Kritik am Arzt gründet sich auf die
Ohnmacht des Patienten. Wir Patienten haben unsere Entmachtung zugelassen.
Jetzt stehen wir da wie das Kaninchen vor der Schlange. Nicht nur unsere
Ärzte, sondern auch wir alle haben unseren inneren Heiler vergessen. Da
setzt Patientenkompetenz an."1
Siehe auch unter ZITATE:
Volker Fintelmann / Lüge und Illusion
>>>>
Die Fähigkeit des Patienten, sich den Herausforderungen der
Erkrankung zu stellen, sich auf die eigenen und fremden Ressourcen der
Krankheitsbewältigung zu besinnen, diese Ressourcen zu nutzen, dabei auch
persönliche Bedürfnisse zu berücksichtigen, eigene Zielvorstellungen zu
verfolgen und Autonomie zu wahren1.
Der Begriff der Patientenkompetenz
stammt aus der Sprachwelt der Krebsbehandlung und wird seit einigen Jahren
auch in der Allgemeinmedizin, Psychologie, Sozialmedizin und der
Gesundheitspolitik gebraucht. Vor allem die Medien trugen zur allgemeinen
Bekanntheit dieses Konzeptes bei.
Kompetente Patienten gab es schon immer, man hat sie nur nicht so benannt
und auch nicht darüber gesprochen.
Erst seit einigen Jahren, so ab dem Jahr 2000, rückt die
Patientenkompetenz als persönliche Fähigkeit mehr und mehr in den
Mittelpunkt des gesellschaftlichen Zusammenlebens.
Krebspatienten3,1 definieren wie folgt: "Patientenkompetenz ist
die Fähigkeit, mit und trotz Erkrankung, Handicap
oder Trauma ein normales
Leben zu führen."
Gemeint ist mit dieser Definition im
wesentlichen der gelungene Versuch, die neue, durch die Krankheit bedingte
Lebensrealität zu akzeptieren und das alltägliche Leben nach dieser
Realität auszurichten.
Patientenkompetenz baut zwar auf den älteren Vorstellungen
vom informierten, mündigen, autonomen Patienten auf, geht jedoch weit
darüber hinaus. "Mit Patientenkompetenz bahnt sich
etwas Neues und Weitergehendes seinen Weg: Der Wille, die Kraft und die
Möglichkeit des einzelnen, sich seine eigenen Gesundheitsquellen in noch
umfassenderer
Weise zu erschließen."1
Was kompetente Patienten vor allem beschäftigt, zeigen die
drei typischen Fragen, die sie immer wieder stellen:
► Wer gibt mir Orientierung und Orientierungshilfen
im modernen Info-Dschungel?
► Wie schaffe ich es, mit und trotz meiner
Erkrankung möglichst normal zu leben?
► Was kann ich selbst zur Bewältigung meiner
Erkrankung beitragen?
Viele Patienten fragen: "Was kann ich selbst für mich tun?"
Die lapidare Antwort: "Sie können gar nichts tun – leben Sie so weiter wie
bisher!" wird von ihnen heute nicht mehr akzeptiert. Und so machen sie
sich, häufig auf sich allein gestellt, auf die Suche nach dem eigenen Weg,
um die persönlichen Quellen der Kraft für die Bewältigung der Krankheit
zu erschließen. Die Patienten fragen nach Mitteln und Methoden aus der
Komplementärmedizin, die wichtige Helfer sind auf diesem Weg. Sie suchen
Orientierungshilfen und Ärzte, die sie als kompetente Patienten
respektieren, unterstützen und fördern.
siehe Leistungen:
Komplementärmedizin
-
Definition Pschyrembel Naturheilkunde & alternative Heilverfahren 1996
>>>>
"Komplementärmedizin ist die Bezeichnung für eine
medizinische Richtung, die bestimmte diagnostische und therapeutische
Verfahren, die z. T. außerhalb der klassischen Schulmedizin stehen,
ergänzend zur Schulmedizin -und nicht anstatt dieser - einsetzt. Dabei
wird versucht, eine vorwiegend pathogenetisch orientierte Sichtweise
durch eine auf Autoregulation und Selbstheilung des Patienten zielende
Sichtweise zu ergänzen."
Die Komplementärmedizin ist deshalb essentieller Bestandteil jeder
Medizin!
Die Schulmedizin soll die Krankheit durch
therapeutische Maßnahmen von außen zerstören - "Krankheitszentrierter - pathotroper Weg". Die Patienten wollen die Selbstheilungskräfte des
Körpers stärken - "Gesundheitszentrierter - salutotroper Weg".
Beide Wege bilden eine Einheit, verhalten sich komplementär zueinander.
die medizinische Ordnung
zu durchbrechen"
Karl Theodor Jaspers
(1883-1969)
deutscher Psychiater, Philosoph
1. Der
individuelle Patient
-
Eigene Krankheitsbewältigung, Familie.
Ebene
SELBSTKOMPETENZ
2. Der auf den Arzt
bezogene Patient
-
Gemeinsame Entscheidungsfindung, statt paternalistischer Be-Handlung.
Ebene
BEZIEHUNGSKOMPETENZ
3.
Der soziale Patient
-
Integration in Selbsthilfegruppe, Mit-Teilen, Toleranz, Akzeptanz.
Ebene
SOZIALKOMPETENZ
4. Der
demokratische Patient
-
Mitwirkung bei der Systemgestaltung.
Ebene
DEMOKRATIEKOMPETENZ
Ein kompetenter Patient sein heißt fähig zu sein,
mit und trotz der Erkrankung ein möglichst normales Leben zu führen.
Patientenkompetenz äußert sich darin, wie sich ein Patient zu seiner
Krankheit stellt und wie er seine körperlichen, geistigen und seelischen
Kräfte optimal in den Heilungsprozess einbringt. Denn diese individuellen
Kräfte sind ebenso wichtig wie medizinische Eingriffe von außen2.
Man wird Experte der Krankheit, übernimmt Verantwortung für den eigenen
Körper, anstehende Untersuchungen, Termine und Therapien. Medizinische
Begriffe, die man nicht versteht, werden akribisch erforscht, Ärzte
befragt,
bis man alles verstanden hat1.
1Annette
Bopp (b.1952), Delia Nagel (b.1966), Gerd Nagel (b.1936):
"Was kann ich selbst für mich tun? - Patientenkompetenz in der modernen
Medizin" Rüffer & Rub 1.Auflage 2005. Herausgegeben in
Zusammenarbeit mit der Stiftung Patientenkompetenz2
www.patientenkompetenz.ch/
3Peter Holzbauer, Uwe Gröber (Hrsg.): „Checkliste Komplementäre
Onkologie“ HIPPOKRATES 2010
Biometrie,
Biometrik (gr. Bio = Leben und Metron = Maß)
beschäftigt sich mit Messungen an Lebewesen und den dazu erforderlichen
Mess- und Auswerteverfahren.
Bei biometrischer
Statistik geht es um die
Entwicklung und Anwendung statistischer Methoden zur Auswertung von
Messungen aller Art an lebenden Wesen. Sie wird intensiv von allen
Lebenswissenschaften genutzt.
Wegbereiter der wissenschaftlichen Methodik war Prof. Karl Pearson
(1857-1936, britischer Mathematiker, Begründer der modernen Statistik). In
diesem Kontext wird Biometrie auch als Synonym für Biostatistik
verwendet.
"Noch
eine Schwierigkeit in Sachen der Statistik liegt in der Technik der
Berechnung. Ehe man selbst einen Fehler machen kann, indem man
Schlussfolgerungen aus den durch die Statistik aufgestellten
Wechselbeziehungen zieht, muss man diese Wechselbeziehungen feststellen.
Wenn ich die Seiten der "Biometrika" durchfliege, eine
Vierteljahrzeitschrift, in welcher Professor Karl Pearson und seine
Kollegen die Arbeit schildern, die sie auf dem Felde der biologischen
Statistik leisten, verliere ich bei den ersten Zeilen festen Boden, weil
die Mathematik mir nur einen allgemeinen Begriff bedeutet: ich habe in
meinem Leben niemals eine Logarithmentafel benutzt und könnte nicht ohne
Angst vor Fehlern die Quadratwurzel der Zahl vier ziehen. Ich bin daher
nicht in der Lage, zu leugnen, dass die statistische Feststellung der
Wechselbeziehungen zwischen einem Ding und dem anderen eine sehr
komplizierte und schwere technische Sache sein müsse, die außer höheren
Mathematikern niemand erfolgreich anfassen kann. Ich kann die große
Verachtung und Entrüstung des Professors Karl Pearson wegen der schweren
sozialen Gefahr, welche die ungeschickten Mutmaßungen der gewöhnlichen
Soziologen hervorrufen, wohl begreifen. Nun weiß aber der gewöhnliche
Mensch nichts von Biometrie. Er weiß nur, "dass man mit Zahlen alles
beweisen könne", obgleich er das in dem Augenblick vergisst, wo die Zahlen
benutzt werden, um irgend etwas zu beweisen, was er glauben will. Wenn er
die Zeitschrift "Biometrika" regelmäßig läse, würde er wahrscheinlich alle
Schlussfolgerungen, die aus den Wechselbeziehungen so kundig gezogen
werden, unbedingt glauben, obgleich selbst der Mathematiker, dessen
Wechselbeziehungen einen Newton mit Bewunderung erfüllen könnten, wenn er
Daten sammelt und folgert und daraus Schlüsse zieht, in grobe Fehler
verfällt, und zwar gerade auf Grund eben jenes gewöhnlichen, oben von mir
geschilderten Versehens".
George Bernhard Shaw
(1856-1950, 1925 Lit.-Nobelpeis): “Der Arzt am Scheideweg” (Des
Doktors Dilemma, The Doctor's Dilemma
1906)
"Biometrie"
Seite 83 u. 84; S. FISCHER 12. und 13. Auflage der Einzelausgabe 1929
(1922)
Die Biostatistik ist
ein Bereich der Statistik. Sie beschäftigt sich mit Fragestellungen, die
sich in der medizinischen Forschung und anderen mit Lebewesen befassten
Forschungsbereichen (z. B. Landwirtschaft) ergeben. Zu ihren Aufgaben
zählen unter anderem die Planung und Durchführung von Studien sowie die
Analyse gewonnener Daten mit Hilfe statistischer Methoden.
Die
Statistik ist die Zusammenfassung bestimmter Methoden, um empirische Daten
zu analysieren.
Die deutsche Statistik, eingeführt (1749) von
Gottfried Achenwall [1719-72, dtsch.
Historiker, Jurist], bezeichnete ursprünglich die Lehre von den Daten über
den Staat ("statisticum"), also Staatstheorie.
Im 19. Jahrhundert hatte
der Engländer
Sir John Sinclair (1754-1835,
schottischer Ökonom, Politiker) das Wort erstmals in seiner heutigen
Bedeutung des allgemeinen Sammelns und Auswertens von Daten benutzt.
Von Statistiken wird gefordert,
dass sie objektiv (unabhängig vom Standpunkt des
Statistikerstellers), reliabel (zu-verlässlich), valide (überkontextuell gültig),
signifikant (bedeutend, nicht durch Zufall!) und relevant
(wichtig, vorhersagbar) sind.
Die Statistik wird in die folgenden drei Teilbereiche eingeteilt:
Die deskriptive Statistik (beschreibende Statistik,
empirische Statistik): mit der vorliegende Daten in geeigneter Weise
beschrieben und zusammengefasst werden. Mit ihren Methoden verdichtet man
quantitative Daten zu Tabellen, graphischen Darstellungen und Kennzahlen.
Die induktive Statistik (mathematische Statistik,
schließende Statistik, Inferenzstatistik): leitet aus den
Daten einer Stichprobe Eigenschaften einer Grundgesamtheit ab. Die
Wahrscheinlichkeitstheorie (-logik) liefert die Grundlagen für die erforderlichen
Schätz- und Testverfahren.
Die explorative Statistik (hypothesen-generierende Statistik,
Datenschürfung - data mining):
Methodisch eine Zwischenform der beiden vorgenannten Teilbereiche,
bekommt als Anwendungsform jedoch zunehmend eine eigenständige Bedeutung.
Mittels deskriptiver Verfahren und induktiver Test-Methoden sucht sie
systematisch mögliche Zusammenhänge oder Unterschiede zwischen Daten in
vorhandenen Daten-beständen und will sie zugleich in ihrer Stärke und
Ergebnissicherheit bewerten. Die so gefundenen Ergebnisse lassen sich als
Hypothesen verstehen, die erst, nachdem darauf aufbauende, induktive
Testverfahren mit entsprechenden (prospektiven) Versuchsplanungen sie
bestätigten, als statistisch gesichert gelten können.
"Die öffentliche Unkenntnis der Gesetze, welche die
Statistik beherrschen, kann man kaum übertreiben. Es mag hier und da einen
Arzt geben, der, wenn er mit der Krankheitsstatistik zu tun hat,
wenigstens den ersten Schritt in die Richtung des gesunden Verstandes
getan, das heißt, die Tatsache erfasst hat, dass, da ein Anfall selbst der
gewöhnlichsten Krankheit Ausnahme ist, scheinbar statistische Beweise für
irgendeine Prophylaxis (Krankheitsverhütung)
hervorgerufen werden können, wenn man das Publikum davon überzeugt, dass
jedermann diese Krankheit bekommen hat. Wenn eine Krankheit daher so
beschaffen ist, dass sie normalerweise 15% der Bevölkerung ergreift und
der Erfolg einer Prophylaxis tatsächlich darin besteht, das Verhältnis auf
20% zu erhöhen, so wird die Veröffentlichung dieser Zahl von 20% das
Publikum überzeugen, dass die Prophylaxis den Prozentsatz um achtzig
Prozent vermindert hat, anstatt ihn um fünf zu erhöhen. Das Publikum, sich
selbst und den alten Herren überlassen, die immer bereit sind, sich bei
jeder möglichen Gelegenheit zu erinnern, dass die Dinge einmal viel
schlimmer waren als sie es jetzt sind (solche alte Herren übertreffen bei
weitem an Zahl die laudatores temporis acti [Lobredner vergangner
Zeiten]), nimmt dann an, dass der frühere
Prozentsatz ungefähr hundert war. So verdankte zum Beispiel die
Pasteur-Behandlung [Impfung] der Hundswut
[Tollwut] ihren großen Ruf der Annahme des
Publikums, dass jeder von einem tollen Hund gebissene Mensch
notwendigerweise die Tollwut bekäme. [...] Es gab keine erreichbare
Statistik über die Zahl der Hundebisse, die in Hundswut endeten, aber
niemand ließ sich träumen, dass solche Fälle mehr als zwei bis drei
Prozent der Bisse sein könnten. Auf mich haben daher die vom
Pasteur-Institut veröffentlichten Resultate keinen solchen Eindruck
gemacht wie auf den gewöhnlichen Menschen, der glaubt, dass der Biss eines
tollwütigen Hundes mit Sicherheit Tollwut zu folge habe. Mir schien es,
dass die Zahl der Todesfälle unter den vom Institut behandelten Fällen
eher etwas höher war, als man hätte erwarten können, wenn es kein solches
Institut gegeben hätte. Für das Publikum aber war jeder Pasteur-Patient,
der nicht starb, durch die Wohltat jenes allervertrauenswürdigsten
Zauberers, des Mannes der Wissenschaft, wie durch ein Wunder von einem
schmerzlichen Tode gerettet worden. Selbst geübte Statistiker können oft
nicht einsehen, wie sehr die Statistik durch die ungerechtfertigten
Annahmen ihrer Ausleger verfälscht wird. Ihre Aufmerksamkeit wird zu sehr
von den rohen Kniffen derjenigen in Anspruch genommen, die einen direkt
unredlichen Gebrauch von der Statistik zum Zwecke der Reklame machen. Da
ist beispielsweise der Prozentsatzschwindel. In irgendeinem Dörfchen, kaum
groß genug, um einen Namen zu haben, erkranken zwei Menschen während einer
Blatternepidemie [Pocken]. Der eine stirbt,
der andere erholt sich. Einer hat Blatternnarben: der andere hat keine.
Unverzüglich veröffentlichen entweder die Impffreunde oder die Impfgegner
die siegesfreudige Nachricht, dass an dem und dem Orte nicht eine einzige
geimpfte Person an Blattern gestorben sei, während hundert Prozent der
nichtgeimpften elend zugrunde gingen oder im entgegen gesetzten Fall, dass
hundert Prozent der nichtgeimpften genesen, während die geimpften bis auf
den letzten Mann gestorben seien. Oder um ein anderes gewöhnliches
Beispiel anzuführen.
Vergleiche zwischen zwei verschiedenen sozialen Klassen mit verschiedenen
Nahrungs- und Erziehungsweisen werden als die Ergebnisse gewisser
medizinischer Behandlungen oder ihrer Vernachlässigung aufgetischt. Es ist
auf diese Art leicht zu beweisen, dass das Tragen von Zylindern und
Regenschirmen die Brust erweitere, das Leben verlängere und einen
relativen Schutz gegen Krankheit gewähre, denn die Statistik zeigt, dass
die Klassen, welche diese Artikel gebrauchen, größer und gesünder sind und
länger leben als die Klassen, die sich den Besitz solcher Dinge niemals
träumen lassen. Es gehört nicht viel Scharfsinn dazu, einzusehen, dass den
wirklichen Unterschied nicht der hohe Hut und der Schirm ausmacht, sondern
der Reichtum und die Nahrung, von dem sie bloß Zeugnis ablegen, und dass
man auf dieselbe Art beweisen könnte, dass eine goldene Uhr oder die
Mitgliedschaft eines Klubs im Pall Mall [Einkaufsstraße in London]
die gleichen
vortrefflichen Folgen hatten. Ein Doktortitel, ein tägliches Bad, der
Besitz von dreißig Paar Hosen, die Kenntnis der Wagnerschen Musik, ein
Platz in der Kirche, kurz alles, was mehr Geld und bessere Nahrung
andeutet als die Masse der Arbeiter sich verschaffen kann, all dies kann
statistisch als ein Zaubermittel, dem allerlei Arten von Vorrechten zu
verdanken sind, angeführt werden. Dieses Wahnbild wird im Falle einer
Prophylaxis, zu der das Gesetz zwingt, auf groteske Weise verschärft, weil
nur Landstreicher solchen Maßregeln entgehen können. Nun haben
Landstreicher wenig Kraft, irgendeiner Krankheit zu widerstehen: ihre
Krankheits- und ihre Sterblichkeitsziffer ist im Vergleich zu der der
anständigen Menschen überhaupt immer hoch. Nichts ist daher leichter zu
beweisen, als dass die Ausführung irgendeiner vom Gesetz angeordneten
Vorbeugungsmaßregel die befriedigendsten Ergebnisse zur Folge hat. Es wäre
ebenso leicht dies zu beweisen, auch wenn die Maßregel die
Sterblichkeitsziffer erhöhte, vorausgesetzt, dass sie nur nicht diese
Ziffer so sehr erhöhte, dass ihr zufolge der an die Maßregel gebundene
Durchschnittshausbewohner ebenso früh stürbe wie der ihr aus dem Wege
gehende Durchschnittslandstreicher."
George Bernhard Shaw
(1856-1950, 1925 Lit.-Nobelpeis): “Der Arzt
am Scheideweg” (Des Doktors Dilemma, The Doctor's Dilemma
1906)
"Statistische Irrtümer"
Seite 76-79; S. FISCHER 12. und 13. Auflage der Einzelausgabe 1929 (1922)
Placebo Effekt,
positiver
Erwartungseffekt,
Scheinmedikament: Ein
Placebo wirkt sozusagen durch den Geist (Erwartung,
Überzeugung) anstatt durch den
Stoff.
Der Geist
(die Überzeugung, der Glaube)
führt durch positive Suggestion zu Heilung.
Der Patient ist vollkommen davon überzeugt, dass ihm etwas
Gutes getan wird.
Sie auch Placebo:
INFOS zu MindLINK TEST®
>>>>
"Wir
wissen eigentlich seit Langem, dass Überzeugungen heilen können. Die Ärzte
können zwar nicht erklären, warum sich manche Patienten kraft ihrer
Überzeugungen heilen, aber die Tatsache als solche wurde so oft
dokumentiert, dass wir zumindest eine Verbindung akzeptieren müssen
zwischen der Wiederherstellung der Gesundheit und der Überzeugung des
Patienten, dass er geheilt sei. Was wir im Leben für wahr halten, kann für
uns bedeutender sein, als das, was andere als Wahrheit bezeichnen.
Aus: Gregg Braden: „Der
Realitäts-Code. Wie Sie Ihre Wirklichkeit verändern können“ (The
Spontaneous Healing of Belief. Shattering the Paradigm of False Limits
2008 ) Seite 79f. KOHA 5.Auflage 2011
Ein Arzt verschreibt einem Patienten, der an
Erkältung oder Ausschlag leidet, eine Zuckerlösung, ein sog.
"Scheinmedikament", das eigentlich keine wirksamen
Stoffe gegen die Beschwerden enthält. Wenn der Patient, der nicht weiß,
dass er gar keinen Wirkstoff erhielt, daraufhin Besserung verspürt,
spricht man vom Placebo-Effekt. Allein das "Ritual der Behandlung"
und der "Glaube and die Heilkraft der Medikation" führen zu
positiven, Selbstheilung fördernden Veränderungen im Organismus des
Patienten.
Das Placebo kann
alle möglichen Formen annehmen: Zuckerpille, Zuckerlösung, Kochsalzlösung,
Operationen, bei denen nichts Wirksames getan wird.
"Wir
konstruieren eine (erst einmal) rein subjektive Regel (beten hilft, die
weißen Dinger helfen), wenden sie an (beten, schlucken sie) und erreichen
damit, dass geschieht, was wir uns erhofft haben (wir bleiben gesund, wir
werden gesund) - und erreichen damit nicht nur unser Ziel (wider alle
naturwissenschaftliche Vernunft), sondern verifizieren rückwirkend unsere
(ehedem unbegründeten) Annahmen."
Aus:
Dr. Christian Ankowitsch (b.1959, österr. Journalist, Schriftsteller):
„Mach’s falsch, und du machst es richtig. Die Kunst der paradoxen
Lebensführung“ Seite 36f. ROWOHLT 2011
Das Wort placebo ist lateinisch und
heißt eigentlich "ich werde gefallen".
Psalm 116, Vers 9 beginnt auf lateinisch mit den Worten "Placebo domino in
regione vivorum", was bedeutet: "Ich werde dem Herrn gefallen im Lande der
Lebenden".
Schon der griechische Philosoph Platon lehrte, dass Worte durchaus die
Kraft haben, Kranke zu heilen.
Der Name "Placebo-Effekt" wurde erstmals 1920 von
Dr. med. Thomas C. Graves in die Medizin eingeführt.
1955 veröffentlichte Henry Knowles Beecher (1904-1976, leitender
Anästhesist des Massachusetts General Hospital in Boston) einen
bedeutenden Artikel mit dem Titel "The Powerful Placebo", im Journal of
the American Medical Association, Vol.159, No.17, (24.12.1955). Darin
beschreibt H. K. Beecher seine Überprüfung von mehr als zwei Dutzend
Fallstudien und stellt fest, dass ein Drittel der Patienten dieser Studien
letztendlich geheilt wurden, ohne dass es medizinisch erklärbar war.
Dieses Phänomen bezeichnete er als Placebo Effekt.
"Was ´Scharlatanerie´ bewirken kann, wurde bereits mehrfach
wissenschaftlich untersucht. Edzard Ernst, Inhaber eines Lehrstuhls für
Komplementärmedizin an der britischen Universität Exeter, ließ in einer
Studienreihe fünf Schauspieler die Gesten und Rituale ihrer "spirituell
erleuchteten" Kollegen trainieren und dann als "Geistheiler" chronische
Schmerzpatienten behandeln. Die Erfolge waren großteils verblüffend. "Wir
hatten beispielsweise eine Frau, die seit fünf Jahren auf den Rollstuhl
angewiesen war. Mittlerweile ist sie fast schmerzfrei und kann wieder
gehen", berichtet Ernst und fügt hinzu: "Ein Medikament, das chronische
Schmerzpatienten ähnlich effektiv zu heilen vermöchte, wäre zweifellos ein
Bestseller." Damit erscheint auch die seit Langem geführte Diskussion um
viele alternative Heilmethoden in einem neuen Licht. Die Behauptung "Alles
nur Placebo" mag in vielen Fällen stimmen. Aber, dreht Ernst das Argument
um, "manche Placebos sind so wirksam, wie man das Arzneimitteln nur
wünschen kann."[...] Die enorme Wirksamkeit von Zuwendung ist die
vielleicht wichtigste Lehre, die aus der Placeboforschung in den
klinischen Alltag übernommen werden kann. [...] Eine optimistische,
freundliche Grundhaltung ist Pflichtprogramm, negative Aussagen über eine Krankheit hingegen sind strikt tabu."
Aus: Bert
Ehgartner: „Gesund, bis der Arzt kommt. Ein Handbuch zur
Selbstverteidigung“ Seite 51f, LÜBBE 2010
Placebos helfen jedoch nicht
immer oder bei allen Krankheiten; ihre Wirkung scheint davon abzuhängen,
wie stark der Patient daran glaubt und erwartet, dass die Behandlung wirkt. Placebos
sind eine Herausforderung für das Ideal der informierten Entscheidung.
"In
der ersten Hälfte des 20.Jahrhunderts hatten Physiker herausgefunden und
sich eingestehen müssen, dass die Ergebnisse von kernphysikalischen
Experimenten davon abhängen, welches Ergebnis der Experimentator erwartet.
Wenn wir also freudig erwarten, dass eine Person gesund wird, erhöhen wir
allein damit die Chance, dass dies tatsächlich geschieht. Für die Physiker
selbst jedoch stellt diese Erkenntnis schlichtweg eine Katastrophe dar,
denn sie beinhaltet, dass es objektive Messungen im bis dahin geglaubten
Sinne überhaupt nicht geben kann. Sobald ich etwas messe, bringe ich mich
als Subjekt in die Messung mit ein und beeinflusse sie. Genau das ist es,
was man in der Medizin den Placeboeffekt nennt: Durch die schlichte
Anwesenheit des Therapeuten oder durch seine Gedanken an den Heileffekt
einer Methode beeinflusst er den Heilungsprozess und damit auch die
Messergebnisse. Wirksam sind das Bewusstsein und die Absicht, gleich ob
direkt von Mensch zu Mensch oder über räumliche Distanz"
Aus: Andreas Diemer: „Die fünf Dimensionen der Quantenheilung“
S.134-137, MensSana 2011
Positive Gedanken sind eine biologische Voraussetzung für ein glückliches
und gesundes Leben.
Nicht unsere Gene, sondern unsere "Überzeugungen"
(unsere Gedanken) steuern unser Leben.
"Deine Überzeugungen werden deine Gedanken - Deine Gedanken werden deine
Worte - Deine Worte werden dein Handeln - Dein Handeln wird zu deinen
Gewohnheiten - Deine Gewohnheiten werden zu deinen Werten - Deine Werte
werden zu deiner Bestimmung"
Mahatma Gandhi
(2. Oktober 1869 in Porbandar, Gujarat; ermordet, am 30. Januar 1948 in
Neu-Delhi) war ein indischer Rechtsanwalt, Pazifist, Menschenrechtler und
politischer sowie geistiger Führer der indischen Unabhängigkeitsbewegung,
die 1947 mit dem von ihm entwickelten "Konzept des gewaltfreien
Widerstandes" das Ende der britischen Kolonialherrschaft über Indien
herbeiführte.
"Ein Placebo verliert viel an Wirkung, sobald er als solches erkannt wird.
Dafür ein paar Merksätze für die Ärzte:
►Vermeiden
sie negative oder zweideutige Aussagen die Patienten beunruhigen oder
ängstigen.
►Skepsis
und Unsicherheit fördern den Nocebo-Effekt und können die Wirkung der
besten Arzneimittel aufheben.
►Patienten sollten möglichst mit Namen angesprochen
werden. Augenkontakt signalisiert Interesse am
Gegenüber.
►Beim Erstkontakt soll sich der Arzt mit Namen
vorstellen, dem Patienten einen bequemen Stuhl anbieten und lächeln. Das
baut
Hemmschwellen ab und
animiert zu mehr
Offenheit. Eine freundschaftliche
Berührung an der Schulter und vor allem Sich-Zeit-Nehmen
tun gut.
►Formelle Kleidung unterstreicht die Glaubwürdigkeit
des Arztes. Ohrstecker oder sichtbare Tätowierungen wirken
kontraproduktiv.
►Wichtigste Informationsquelle über den
Zustand des Patienten sind nicht in erster Linie die Laborwerte sondern
der Patient selbst.
Im Schnitt
fallen Ärzte
den Patienten nach 18
Sekunden zum ersten Mal ins Wort. Schon
90 Sekunden ungestörter Redezeit wären
ein
enormer Gewinn.
►Medikamente wirken besser, wenn die Patienten
wissen, was sie bekommen. Eine Spritze hilft bei Schmerzpatienten besser
als eine Tablette.
►Wichtig ist die Verabschiedung. Wenn
Patienten, begleitet vom Arzt, mit gutem Gefühl das Sprechzimmer verlassen
und die wichtigsten Fragen beantwortet
sind, kommt der
Placeboeffekt voll in Schwung.
Aus:
Bert
Ehgartner: „Gesund, bis der Arzt kommt. Ein Handbuch zur
Selbstverteidigung“ Seite 60, LÜBBE 2010
"Wenn Lebensfördernde
Überzeugungen die Macht haben, Krankheiten rückgängig zu machen und unsere
Körper zu heilen, dann müssen wir uns fragen,
welchen Schaden negative Überzeugungen anrichten können. Welche Wirkung
hat zum Beispiel die Art, wie wir über das Altern denken, auf die Art, wie
wir altern? Welche Konsequenzen hat es, wenn die Medien uns immer wieder
erzählen, was uns alles fehlt, statt unsere Gesundheit zu feiern?
..., dass allein die Vorstellung, in einer unsicheren Welt zu leben, zum
Stress beiträgt ... sie befinden sich in einem alarmierten Schwebezustand
des "Kämpfe oder ergreife die Flucht!", ohne zu wissen, wogegen sie
kämpfen sollten oder wohin sie fliehen könnten ... unser Körper hat das
Gefühl, nicht sicher zu sein, und reagiert, als wäre er direkt bedroht."
Aus: Gregg Braden: Seite 83f
ebenda (oben)
Nocebo
Effekt -
"Ich werde schaden" - negative Erwartungshaltung:
Wenn der Geist durch negative Suggestionen (Vorstellungen,
Überzeugungen) die Gesundheit
schädigt.
Nach Prof. Dr. med. Arthur J. Barsky (Professor of Psychiatry at Harvard
Medical School) et al. spielt die "Erwartungshaltung des Patienten"
die entscheidende Rolle für den Erfolg der Behandlung, also die
Überzeugung, dass eine Behandlung für ihn nicht funktionieren oder
unangenehme Nebenwirkungen haben wird.
[Arthur J. Barsky, MD; Ralph Saintfort, MD;
Malcolm P. Rogers, MD; Jonathan F. Borus, MD: "Nonspecific Medication Side
Effects and the Nocebo Phenomenon" JAMA. 2002; Bd. 287(5): 655-656.]
"Ähnlich
wie die [Quanten-] Physiker entdeckt haben, dass die Erwartungen des
Beobachters während eines Experiments das Ergebnis des Experiments
beeinflussen, kann die Aussage eines Arztes - "Na ja, versuchen wir es
mal mit diesem Mittel, vielleicht hilft das ein bisschen" -
entscheidend für den Erfolg oder Misserfolg der Behandlung sein. Selbst
der zarteste Hinweis eines Arztes auf die Wirksamkeit einer Behandlung
kann zum Versagen führen - und manchmal sogar tödlich sein. In der
berühmten Framingham Herz-Studie, die 1948 unter der Leitung des National
Heart Institute (NHLBI) durchgeführt wurde, ist genau so ein Fall
dokumentiert. Die Studie begann mit 5209 Männern und Frauen aus Framingham,
Massachusetts, im Alter zwischen 30 und 62 Jahren. Das Ziel der
Untersuchung war, eine durchschnittliche Gruppe von Menschen über einen
langen Zeitraum zu beobachten, um die unbekannten Ursachen von
Herzerkrankungen zu erforschen. 1971 begann eine Folgeuntersuchung mit den
Kindern der ersten Untersuchungsgruppe und zurzeit läuft eine weitere
Studie mit den Enkeln. Alle zwei Jahre wurden die Teilnehmer auf bekannte
Risikofaktoren hin untersucht. Obwohl sie aus allen Bevölkerungsschichten
kamen, spielte "die Überzeugung der jeweiligen Person in Bezug auf das
Risiko einer Herzerkrankung" eine überraschende Rolle. Es zeigte sich
zum Beispiel, dass "Frauen, die glaubten, mehr zu Herzerkrankungen zu
neigen, viermal häufiger daran erkrankten als Frauen mit ähnlichen
Risikofaktoren, die das nicht glaubten". Aus medizinischer Sicht ist
zwar nicht ganz klar, warum diese Wirkung existiert, aber niemand zweifelt
mehr daran, dass es eine Verbindung gibt zwischen dem, was wir über
unseren Körper glauben, und dem, was in unserem Leben geschieht."
[Rebecca Voelker: "Nocebos Contribute to Host of Ills"Journal of the
American Medical Association 275 no. 5 (1996): 345-47.]
Aus: Gregg Braden: „Der
Realitäts-Code. Wie Sie Ihre Wirklichkeit verändern können“ Seite 86f. KOHA 5.Auflage 2011
Die Unfähigkeit einem Patienten
ausreichend "Optimismus und Hoffnung" zu vermitteln. Die unmenschliche und zugleich verwerfliche Aussage mancher Ärzte einem
schwer Kranken gegenüber: "Sie haben noch sechs Monate zu leben"
oder "Es gibt nichts mehr, was ich für Sie tun kann"(siehe auch Prognose/Ungewissheit)
Solche Äußerungen sind nicht nur psychologisch unklug sondern zudem auch
noch falsch. Niemand kennt und weiß die Zukunft und es gibt immer etwas, das wir tun
können.
"Wenn wir nicht mehr heilen können, dann können wir
lindern. Und wenn wir nicht lindern können, dann können wir trösten. Und
wenn wir nicht trösten können, dann sind wir immer noch da."
Aus:
Stefan Einhorn
(b.1955, Molekular Onkologe, Karolinska Institut Stockholm): „Die Kunst
ein freundlicher Mensch zu sein“ HOFFMANN 2007
Einflüsse auf den
Nocebo Effekt von Patientenseite sowie vonseiten des Behandelnden
(Therapeuten):
|
"Placebo- und Noceboeffekt sind die Vorder-
und Rückseite derselben Medaille. Kognitive Prozesse (siehe oben)
beeinflussen den Behandlungseffekt und die wichtigen
Selbstheilungsprozesse. Scott u. Mitarb. (2008) wiesen nach, dass der
Plazebo- und der Nozeboeffekt durch entgegengesetzte Endorphin- und
Dopamineffekte definiert sind und dass das zerebrale Netzwerk für beide
Effekte – Plazebo und Nozebo – das gleiche ist. Für die Praxis könnte dies
u.a bedeuten, dass bei der Aufklärung vor einem Eingriff die damit
verbundenen Chancen und nicht so sehr die Risiken in den Vordergrund
gestellt werden sollten. Auf jeden Fall ist es von Vorteil, sich für die
Aufklärung genügend Zeit zu nehmen und dem Patienten gegenüber die
Nebenwirkungen von Medikamenten vernünftig und realistisch zu
relativieren“.
Aus:
Dieter F. Braus: „Ein Blick ins Gehirn. Eine andere Einführung in die
Psychiatrie“ Seite 83 THIEME 2. vollständig überarbeitete und erweiterte
Auflage 2010 (2004)
"Die Sendereihe
"Placebo: Mind over Matter" (Plazebo: Der Geist beherrscht den Körper) des
Discovery-Channel von 2003 zitiert den Arzt Clifton Meador
(b.1931), welcher sich über dreißig Jahre lang mit der potentiellen Macht
des Nocebo-Effekts beschäftigte. 1974 hatte Meador bei dem Patienten Sam
Londe Speiseröhrenkrebs festgestellt. Diese Krankheit galt zu jener Zeit
als hundertprozentig tödlich. Londe's Krebs wurde behandelt, aber unter
Medizinern war klar, dass sein Krebs wiederkehren würde. Daher war niemand
überrascht, als er wenige Wochen nach der Diagnose starb. Die Überraschung
war jedoch groß, als man bei der Autopsie (Obduktion, Leichenöffnung) nur
sehr wenig Krebs in seinem Körper fand, jedenfalls nicht genug, um daran
zu sterben. [...] Meador sagte dem Discovery-Channel: "Er starb mit Krebs,
aber nicht an Krebs." Woran war Londe gestorben, wenn nicht an Krebs?
Starb er, weil er glaubte, dass er sterben würde? Dieser Fall verfolgte
Meador noch drei Jahrzehnte nach Londe's Tod. "Ich dachte, er hätte Krebs.
Er dachte, er hätte Krebs. Jeder um ihn herum dachte, er hätte Krebs. Habe
ich ihm irgendwie die Hoffnung genommen?"
Aus:
Bruce
H. Lipton
(b. 1944, Zellularbiologe,
Epigenetiker, Ph.D., USA): “Intelligente Zellen – Wie Erfahrungen unsere
Gene steuern” (Biology of Beliefs: Unleashing the Power of Consciousness,
Matter and Miracles) KOHA VERLAG 3.Auflage 2007
Screening:
Die Reihenuntersuchung (Suchtest, Siebtest) an
einer symptomfreien Population zum Früh-Erkennen einer bestimmten
Krankheit. Man spricht von Screening auch außerhalb der Medizin, wenn etwa
eine Population auf ein bestimmtes DNA Profil untersucht wird.
"Das Risiko, unnötig zu einem Krebspatienten zu werden, ist größer als die
Wahrscheinlichkeit, vor dem Tod
oder einem Tumor bewahrt zu werden.
[...] Sowohl Ärzte als auch Patienten
überschätzen den Nutzen der Früherkennung enorm:
"Hier gibt es eine
kollektive Blindheit von intelligenten Menschen", kritisiert
Klaus Koch.
Und Peter Gotzsche, Leiter des Nordischen Cochrane Zentrums in Kopenhagen
[...] warnte bereits 2002 in einem Beitrag für das British Medical
Journal:
"Das größte Risiko für die Bevölkerung heutzutage könnte das
unkritische
Übernehmen von Screeningtests für Krebs darstellen. Vorstufen von Krebs
lassen sich in den meisten gesunden Menschen in der zweiten Lebenshälfte
finden. Das Potential des Screenings, Schaden anzurichten und zur Diagnose
von "Pseudo-Krankheiten" zu führen, ist erschreckend".
[...]
Krankheiten möglichst früh zu erkennen, erhöht die Chancen, diese auch
heilen zu können. Das mag in bestimmten Fällen durchaus stimmen. Doch
trifft das für alle Krankheitsprozesse zu? Die Selbstheilungskräfte des
Organismus sind - im Verbund mit einem intakten Immunsystem - genauso in
der Lage, eine Störung aufzufangen und zu
beheben.
Von den allermeisten Krankheiten erfahren wir glücklicherweise nie etwas,
weil sie vom Reparatursystem des eigenen Körpers ohne unser Zutun
erfolgreich behandelt werden.
Außerdem: Wollen wir
wirklich alles finden? Bringt es uns tatsächlich einen Vorteil, alle noch
so kleinen Veränderungen zu kennen?" [...]
Aus: Bert Ehgartner: „Gesund,
bis der Arzt kommt. Ein Handbuch zur Selbstverteidigung“ Immer neue
Screening-Ideen: S. 166f,
Wer suchet, der findet - zum Beispiel Tumore: S.170.
LÜBBE 2010.
Christian Weymayr, Klaus Koch:
“Mythos Krebsvorsorge-Schaden und Nutzen der Früherkennung“ EICHBORN 2003
"Berühmt wurden die Kernsätze - von Peter Gotsche, dem Direktor des
Nordischen Cochrane Zentrums in Kopenhagen - seiner im Jahr 2006
publizierten Cochrane-Übersichtsarbeit zu den Folgen des organisierten
Mammografie-Screenings,
die bis heute gültig sind:
"Das bedeutet, dass unter 2000 Frauen, die über einen Zeitraum von 10
Jahren zur Untersuchung (Mammografie) gehen, 1 ist, die davon einen
Überlebensvorteil hat.
Zusätzlich werden 10 gesunde Frauen, bei denen ohne
diese Untersuchung kein Krebs diagnostiziert worden wäre,
zu Krebspatientinnen, die unnötigerweise behandelt werden.
Es ist deshalb
nicht klar, ob das Screening mehr Schaden oder Nutzen stiftet. Ferner wird
bei 200 Frauen ein falscher Alarm ausgelöst. Die psychische Belastung bis
zur endgültigen Abklärung, ob tatsächlich ein Krebs vorliegt, kann
gravierend sein. Frauen, die
zum Screening eingeladen werden, sollten vollständig über Vor- und
Nachteile informiert werden."
[...]
Broschüre zur Brustkrebsfrüherkennung mittels Mammografie
pdf
>>>>
Cochrane Zentrum Kopenhagen: www.screening.dk/
http://www.cochrane.dk/
Per-Henrik Zahl (2008) hat mit seinem Kollegen Jan Maehlen vom
Norwegischen Institut für Public Health in Oslo nun eine weitere Facette
in die Diskussion eingebracht. Nämlich die Frage,
wie sich Brustkrebs verhält, wenn er gar nicht behandelt würde. Dazu gingen die beiden recht raffiniert vor. Sie verglichen eine Gruppe
von rund 120.000 Frauen im Alter zwischen 50 und 64 Jahren,
die ab 1996 am ersten organisierten norwegischen Mammografie-Screening
teilnahmen mit einer Kontrollgruppe von Frauen, die in den Jahren davor
noch ohne Screening auskommen mussten. Die Altersgruppe wurde so gewählt,
dass die Frauen der Kontrollgruppe im Jahr 1996,
wenn die erste Gruppe
gerade mit dem Screening begann ihre letzte Untersuchung absolvierten.
Damit hatte also auch die Kontrollgruppe am Ende der Untersuchungsperiode
einmal ein Bruströntgen.
Die beiden Gruppen unterschieden sich hinsichtlich der Häufigkeit von
Brustkrebs dramatisch:
In der Screening-Gruppe wurde bei 660 (pro 100.000) Frauen
die Diagnose gestellt, in der Kontrollgruppe ohne
Früherkennungs-programm waren es nur 384 Krebsfälle. Zwei Jahre
vergingen und "der nicht entdeckte Krebs in der Kontrollgruppe hatte die
Chance klinisch evident zu werden", schreiben die Autoren. Tatsächlich
verkleinerte sich die Differenz zwischen den beiden Gruppen. Mit 1268 vs.
810 Fällen blieb dennoch die Krebsrate in der Screening Gruppe um 57
Prozent höher. Nach sechs Jahren schließlich erhielten auch die
Frauen in der Kontroll-Gruppe ihre erste Einladung zum
Mammografie-Termin. Für die Frauen in der Screening-Gruppe war dies
bereits der dritte Termin. Und nun wurden auch in der Kontrollgruppe viele
Krebsfälle neu diagnostiziert. Dennoch blieb noch immer ein Unterschied
von 22 Prozent aufrecht (2580 vs. 2152 Fälle). Dieser Unterschied
blieb auch nach weiteren zwei Jahren bei einem zusätzlichen
Mammografie-Termin in beiden Gruppen konstant.
Was passierte also mit diesen 22 Prozent an
Krebsfällen, die spurlos verschwanden? Das ist die Kernfrage, die
sich aus dieser in der aktuellen Ausgabe der "Archives of Internal
Medicine" publizierten Forschungsarbeit ergibt.
Der kalifornische Public Health Experte Robert M. Kaplan und der Ulmer
Gesundheitsökonom Franz Porzsolt warnen in ihrem Kommentar, die Ergebnisse
der Norweger auf die leichte Schulter zu nehmen.
"Hier könnte sich eine Erklärung für Phänomene finden, die Wissenschaftler
schon seit langem beunruhigen." Randomisierte klinische Studien
bestätigen beispielsweise nur sehr selten die propagierten Vorteile des
Screenings. Den Effekt über eine große gut gemachte Arbeit zu
objektivieren, sei, so die beiden, "zwar
wissenschaftlich notwendig, ethisch aber kaum durchsetzbar", zumal
sich "ethische Bedenken häufig auf vor gefassten
Meinungen basieren, aber nur selten auf Evidenz." Die
Studienautoren betonen, dass sich aus ihrer Arbeit keine Schlüsse ableiten
lassen, ob Mammografie die Krebssterblichkeit reduziert.
"Unsere Ergebnisse
bringen aber neue Einsichten auf das wichtigste mit Mammografie
verbundenen Schadenspotenzial, nämlich die Entdeckung und Behandlung von
Krebsfällen, die sich von selbst zurückgebildet hätten."
Aus: Bert Ehgartner: „Gesund,
bis der Arzt kommt. Ein Handbuch zur Selbstverteidigung“ Brustkrebs: Was
bringt die Früherkennung? S.190, Jeder fünfte Brustkrebs verschwindet
von selbst S.191. LÜBBE 2010.
www.scienceblogs.de/lob-der-krankheit/2008/11/jeder-funfte-brustkrebs-heilt-von-selbst.php;
www.stern.de/gesundheit/brustkrebsvorsorge-neue-studie-stellt-screening-infrage-1553454.html;
"Sogar Methoden, die eindeutig mehr Schaden anrichten als Nutzen stiften,
werden, sobald sie einmal etabliert sind, zu Lebensrettern hochstilisiert.
Gesundheitspolitiker, Urologen, lokale Medien und
Patientenorganisationen verteidigen beispielsweise erbittert "ihr"
Prostatakrebs-Screening. In Wahrheit ist dieses Screening
aber eine der gefährlichsten Maßnahmen, mit denen Männer in der zweiten
Lebenshälfte bedroht werden. [...]
Russel Harris, ein
US-Präventionsexperte, sagte [...]:
Bei der Hälfte aller über 50-jährigen Männer und bei
zwei Drittel aller über 70-jährigen würde man Tumoren in der Prostata finden,
wenn man danach sucht. Tumoren, die normalerweise so langsam wachsen, dass
sie zu Lebzeiten dieser Männer nie gesundheitlich relevant würden.
Dort, wo
tatsächlich aggressive Krebsformen auftreten, helfe hingegen auch das Screenning
meist wenig, weil sich diese Tumoren so schnell entwickeln und ausbreiten, dass
sie sich auch mit jährlichen oder gar monatlichem Screening nicht rechtzeitig
entdecken und aufhalten ließen. Diese Männer sterben mit und ohne Screening.
Ins Netz gingen meist nur die langsamen Tumoren.
Und die sind harmlos.
Prostatakrebs: Die "glücklichen" Opfer
>>>>
Aus: Bert Ehgartner: „Gesund, bis der
Arzt kommt. Ein Handbuch zur Selbstverteidigung“ Prostatakrebs: Die
"glücklichen" Opfer
S.199-206, LÜBBE 2010.
"Ich bestreite gar nicht,
dass die moderne Medizin unglaubliche Leistungen zustande bringt und dass
heutige Dinge möglich sind, die wir noch im letzten Jahrhundert als
unmöglich angesehen hätten.
Aber lassen wir doch bitte die Medizin dort arbeiten, wo sie hingehört:
als Hilfe für die Kranken.
Und halten wir den Kraken im Zaum, wo er sich in seiner unbezähm-baren Gier
auch auf die Gesunden stürzen möchte. Wo im Namen der Prävention und
sonstiger Götzen der Profitgier sogar schon die ganz Jungen umgarnt werden
und jede Altersgruppe eine Zielgruppe darstellt mit genau definierten
Zielkrankheiten, die es zu finden und zu behandeln gibt.
Selbstbewusste und gut informierte Menschen sind natürliche Feinde für ein
derartiges System, weil sie sich von der professionellen Angstmaschinerie
nicht mehr so einfach manipulieren lassen"
Aus: Bert Ehgartner: „Gesund, bis der
Arzt kommt. Ein Handbuch zur Selbstverteidigung“ Schlusswort
S.306, LÜBBE 2010. Mit persönlicher, freundlicher
Genehmigung von Bert Ehgartner. Tel., am 30.6.2010, 17 30h.
www.ehgartner.blogspot.com/,
Korrelation (Beziehung,
Bezug, Zusammenhang): Die
Korrelation ist eine Beziehung zwischen zwei oder mehr statistischen
Variablen. Wenn sie besteht, ist noch nicht gesagt, ob eine Größe die
andere kausal beeinflusst,
ob beide von einer dritten Größe kausal abhängen oder ob sich überhaupt
ein Kausalzusammenhang folgern lässt.
Es gibt positive und negative
Korrelationen.
Ein Beispiel für eine positive Korrelation (je mehr, desto mehr)
ist: "Je mehr Futter, desto dickere Kühe"
Ein Beispiel für eine negative Korrelation (je mehr, desto weniger)
ist: "Je mehr Verkauf von Regenschirmen, desto weniger Verkauf von
Sonnencreme."
Die Korrelation beschreibt aber nicht unbedingt eine
Ursache-Wirkungs-Beziehung in die eine oder andere Richtung.
So darf man über die Tatsache, dass man Feuerwehren oft bei Bränden
findet, nicht folgern, dass Feuerwehren die Ursachen für Brände seien.
Die direkte Kausalität kann auch gänzlich fehlen.
So kann es durchaus eine Korrelation zwischen dem Rückgang der Störche im
Burgenland und einem Rückgang der Anzahl Neugeborener geben, diese
Ereignisse haben aber nichts miteinander zu tun - weder bringen Störche
Kinder noch umgekehrt.
Das heißt, sie haben kausal allenfalls über eine dritte Größe etwas
miteinander zu tun (Scheinkorrelation), etwa über die Verstädterung, die
sowohl Nistplätze vernichtet als auch Kleinstfamilien fördert.
„In unserem Bestreben zu verstehen, zu erklären und zu behandeln ist die
Versuchung Beziehungen (Korrelationen) generell Kausalität zuzuschreiben,
allgegenwärtig und fast unwiderstehlich. Das ist der wichtigste Grund für
Irrtümer in der Medizin“
Petr Skrabanek
(1941-1994, Gerichtstoxikologe),
James McCormick (M.D., Dekan der School
of Physic Trinity College in Dublin): „Torheiten und Trugschlüsse in der
Medizin“ Kirchheim Verlag, Mainz 1995
Kausalität:
Die Kausalität (lat. causa = Ursache)
bezeichnet die Beziehung (Relation) zwischen Ursache und Wirkung, also die
Einheit beider Ereignisse/Zustände zusammen. Die Kausalität (ein kausales
Ereignis) hat eine feste zeitliche Richtung, die immer von der Ursache
ausgeht, auf die Wirkung folgt.
Kurz: Ein Ereignis oder der Zustand A ist die Ursache für die Wirkung B,
wenn A der Grund ist, der B herbeiführt.
Beispiel: „Der Tritt auf das Gaspedal verursacht, dass das Auto
beschleunigt“.
Monokausalität bezeichnet genau ein Ereignis
(Kausalität), bei der sich das Endergebnis B auf genau einen
verursachenden Auslöser A zurückführen lässt.
Beispiel: Ein Stein A löst sich und fällt (Ursache) dabei auf ein
Glasdach wodurch die Glasscheibe B zerplatzt (Wirkung). Zusätzlich gibt es
eine Monokausalität mit gleichzeitig mehreren Wirkungen.
Beispiel: Eine Explosion (Ursache) A, die gleichzeitig mehrere
Zerstörungen von unterschiedlichen Objekten als Wirkung B + B' usw. hat.
Eine Kausalkette ergibt sich, wenn jede Wirkung selbst wieder zur
Ursache für eine neue Kausalität wird und somit zu einem neuen
Kausal-Ereignis wird. Daher ist die Kausalkette eine streng zeitliche
Aneinanderreihung von hintereinander ablaufenden Kausalitäten, während die
Multikausalität gleichzeitige Ursachen benötigen. Somit unterscheidet sie
sich die Kausalkette von der Multikausalität dadurch, dass es nur eine
anfängliche Ursache A und mehreren voneinander abhängigen Kausalfolgen
(Kausalitäten) A < B < C ... gibt, die aber nur ein Ergebnis ... Z zur
Folge (Wirkung) haben.
Beispiel: Eine typische Kausalkette sind umfallende Dominosteine,
bei dem der angestoßene Stein A als Wirkung sein Umfallen hat und dadurch
Ursache für den nächsten Stein B ist, der kippend wird. Für den
Dominostein B ist der Stein A die Ursache für sein eigenes Kippen da die
zeitliche Richtung A < B < C ... ist. Der kippende Stein B ist wieder
Ursache für den noch stehenden Stein C und so weiter.
Bei der Multikausalität wirken mehrere Auslöser (Ursachen) zusammen
oder nebeneinander zur gleichen Zeit.
Beispiel: Sturm A und Regen A* vernichten die Ernte (B + B*): Daher
sind Sturm und Regen multikausal für die Vernichtung der Ernte, denn der
Sturm hätte gereicht, die Ernte zu vernichten und der Regen hätte das
gleiche Ergebnis zur Folge.
Die Multikausalität unterscheidet sich somit von der Monokausalität
dadurch, dass es mindestens zwei Verursacher A + A* gibt und mindestens
zwei Wirkungen B + B*, die ein Ergebnis Z* erzielen.
Die Polykausalität ist ein vermischtes Kausal-Ereignis (oder
mehrere) von einer Monokausalität mit mindestens einer Kausalkette oder
mit mindestens einer Multikausalität.
Beispiel: Der fallende Stein A, der die Scheibe B zertrümmert und
eine Kausalkette einleitet, wobei die Scherben B' der Glasscheibe noch
Spannstoffe C zerschneiden, die dadurch an ein glühendes Gitter D geraten,
wodurch die Lagerhalle E niederbrennt.
Intuition (Eingebung, Anschauung,
Betrachtung, Innere Schau, Bauchgefühl, gesunder Menschenverstand, Innere
Stimme, Geistesblitz, Entscheidungsinstanz des Inneren Bewusstseins):
"Intuition
schafft Verbindung von unserem rationalen Bewusstsein zu unserem
Unterbewusstsein.
Leider bringt man schon unsere Kinder dazu, ihre Intuition zu vergessen.
Wir haben gelernt, dass das einzige Wissen, das etwas wert sei, aus der
Außenwelt stamme und durch unsere fünf Sinne zu erfahren sei.
Schon in der Schule bringt man uns bei, zu denken, nicht zu fühlen und nur
das zu schätzen, was mit Vernunft und Verstand verarbeitet werden kann.
Auf unseren Universitäten und in der Welt der Wissenschaft gelten nur
wissenschaftliche bewiesene Fakten. Alles bezieht sich auf die Materie.
Intuition ist eine völlig andere Art von Wissen, es ist die Wahrnehmung
jenseits der körperlichen Sinne...Es handelt sich um einen geistigen
Prozess, der Körper, Herz und Seele einbezieht. Die Intuition hat Zugang
zu einem viel größeren und tieferen Wissensreservoir. Sie bedient sich der
schöpferischen Kräfte des Universums, die in uns und um uns existieren...Es
ist nicht Sache der Intuition etwas zu beweisen. Die Intuition weiß, dass
es so ist. Wenn jemand Beweise haben will, dann ist es der Intellekt. Also
ist es Sache des Intellekts, zu beweisen."
Martin Weber: „Der Mensch
im Gleichgewicht. Gesundheit neu gedacht mit Herz, Logik und Intuition“
Seite 82,83, ENNSTHALER 2.Auflage 2009
Für Carl Gustav Jung (1875-1961),
Schweizer Mediziner, Psychologe und Begründer der Analytischen Psychologie,
ist die Intuition eine von den vier psychologischen Grundfunktionen
- Denken, Fühlen, Empfinden, und Intuition.
"Die Wahrnehmung zukünftiger Entwicklungen mit all ihren Optionen und
Potentialen. [...]
Der psychologische Typus bestimmt und begrenzt von Anfang an das
Urteilsvermögen jedes Menschen.“
Das unmittelbare Erkennen
von Vorgängen oder Zusammenhängen vom Gefühl her. Intuition ist die
Fähigkeit, Einsichten in Sachverhalte, Sichtweisen, Gesetzmäßigkeiten oder
die subjektive Stimmigkeit von Entscheidungen durch sich spontan
einstellende Eingebungen zu erlangen, die auf unbewusstem Weg zustande
gekommen sind.
Intuition steht letztlich hinter
aller Kreativität. Der danach einsetzende Intellekt (Verstand) führt nur
noch aus bzw. prüft bewusst die Ergebnisse, die aus dem Unbewussten
kommen.
"Intuition
ist ein gefühltes Wissen, das plötzlich ins Bewusstsein gelangt, dessen
tiefere Gründe man selbst nicht kennt und das dennoch stark genug ist, uns
zum Handeln zu bewegen. [...] Das Herz hat seine Gründe, die der Verstand
nicht kennt. [...] Die Frage ist nicht, ob überhaupt, sondern in welchen
Situationen wir uns auf Intuition verlassen sollten. [...]
Bauchentscheidungen ersparen uns nicht nur sehr viel Zeit, sondern führen
unter bestimmten Voraussetzungen auch zu besseren Ergebnissen als
Entscheidungen, die erst nach langem Abwägen aller zur Verfügung stehenden
Informationen getroffen werden. Paradox formuliert, besteht die
Lebenskunst in einer Welt der Informationsüberflutung heute demnach
darin, intuitiv zu wissen, was sich nicht zu wissen lohnt."
Gerd Gigerenzer
(b.1947,dtsch.Psychologe, Kognitionspsychologe) : „Bauchentscheidungen –
Die Intelligenz des Unbewussten und die Macht der Intuition“ GOLDMANN 2008
(2007)
Prognose:
("Vorwissen, Voraus-Kenntnis, Prophezeiung, Prädiktion")
Die Prognose bezeichnet die Vorhersage eines Ereignisses, Zustands oder
einer Entwicklung.
In der Medizin versteht man unter der Prognose die Aussicht auf Heilung nach der Diagnose einer bestimmten Krankheit.
Die
Unsicherheit der Prognose
gilt nach beiden Richtungen: nicht nur
können Krankheiten mit infauster
(schlechter) Prognose
ausheilen, es können auch "harmlose"
Leiden
unversehens tödlich enden
Ein banaler Knochenbruch kann eine tödliche Fettembolie nach sich ziehen
und eine kaum beachtete "Grippe" kann in eine schwere Pneumonie mit
tödlichem Kreislaufversagen übergehen. Die Medizin umschreibt diesen
Tatbestand mit dem Wort Komplikation.
Die Möglichkeit der Komplikation besagt, dass
jeder Prognose nur ein statistisch-empirisch begründeter
Wahrscheinlichkeitswert (Überlebens- /Heilungswahrscheinlichkeit)
zukommt, nicht aber ein definitiver Urteilswert.
Die Prognose ändert sich mit dem Verlauf einer Erkrankung und ist z. B.
von der zur Verfügung stehenden Diagnostik und Behandlungsmöglichkeiten
abhängig.
"Über die Zukunft
können wir nichts wissen, denn sonst wüssten wir es ja!"
Sir
Karl Raimund Popper (1902 in
Wien - 1994 in London) österreichischer und britischer Philosoph,
Soziologe und Wissenschaftstheoretiker. Er gilt als Begründer des
Kritischen Rationalismus
"Man kann
nicht in die Zukunft schauen, aber man kann den Grund für etwas
Zukünftiges legen - denn Zukunft kann man bauen."
Antoine
Marie Roger Vicomte de Saint-Exupéry
(1900-1944) Französischer Schriftsteller und „Postpilot"
Ungewissheit:
Ein Ereignis (Krankheit, Krebs, usw.)
oder ein Merkmal, das nicht gewiss ist, sondern eintreten oder auch nicht
eintreten kann, nennt man ungewiss. Wenn die Ungewissheit auf Grund
empirischer Beobachtungen oder kausalen Wissens qualifiziert werden kann,
so nennt man sie Risiko.
"Medizinische Untersuchungen und Therapien sind unsicher, und oft auch
nicht eindeutig und können Nebenwirkungen haben!
Gewissheit ist normalerweise nicht erreichbar! In einer Welt voller
Ungewissheiten kann Gewissheit ein gefährliches Ideal sein!"
Harold
Bursztajn M.D.,
Associate Clinical Professor of Psychiatry Co-Director, Program in
Psychiatry & the Law Harvard Medical School: Buch: “MEDICAL CHOICES,
MEDICAL CHANCES; HOW PATIENTS, FAMILIES, AND PHYSICIANS CAN COPE WITH
UNCERTAINTY” 1981 (“Medizinische Entscheidungen - Medizinische Chancen.
Wie kann man mit Ungewissheit umgehen?)
A MERLOYD
LAWRENCE BOOK 1981
ISBN: 0-440-05750-7”
Risiko:
Wenn die mit einem Ereignis oder Merkmal verknüpfte
Ungewissheit auf Grund empirischer
Beobachtungen oder kausalen Wissen bewertet werden kann, so nennt man sie
Risiko. Ein Risiko ist die Wahrscheinlichkeit des
Eintretens eines (negativen) Ereignisses. Häufigkeiten und
Wahrscheinlichkeiten können Risiken ausdrücken.
"Die
Wahrscheinlichkeit einer Erkrankung ergibt sich aus der statistischen
Betrachtung großer Bevölkerungsgruppen, in denen ein Teil der Individuen
erkrankt ist. Je nachdem wie stark die Erkrankungsraten mit einem
bestimmten Faktor - etwa den Rauchgewohnheiten - korrelieren (in Beziehung gesetzt
werden), wird
das von ihm ausgehende Risiko eingestuft. Die errechneten
Wahrscheinlichkeiten sind jedoch keine wirklichen Vorhersagen, sondern
bloß statistische Beschreibungen der speziell untersuchten Gruppe. Die
einzige sicher Vorhersage ist also, dass in anderen, aber genau gleich
zusammengesetzten Gruppen annähernd die gleichen Korrelationen und
Wahrscheinlichkeiten herauskämen."
Prof.
H. Frederik Nijhout (Biologe,
Duke Uni in Durham North Carolina, USA) "Metaphors and the Role of Genes
and Development 1990; "Der Kontext macht's" Genetik Spektrum d.
Wissenschaft April 2005)
Anders als im alltäglichen Sprachgebrauch muss hier der Begriff „Risiko“
nicht mit schädlichen Einwirkungen oder Konsequenzen verknüpft sein,
sondern er kann sich gleichermaßen auf ein positives, ein neutrales oder
ein negatives Ereignis oder Merkmal beziehen.
In der Fachsprache der Wissenschaftler bedeutet Risikofaktor
lediglich, dass zwischen zwei Parametern, zum Beispiel Plasmacholesterin
und kardiovaskulärer Erkrankung, ein statistischer Zusammenhang besteht.
Risikofaktor heißt aber nicht, dass das "Cholesterin" auch die Ursache des
Herzinfarktes ist.
"Der Kampf gegen das Cholesterin, gleicht dem
Versuch, durch Beseitigung eines Zeugen ein Verbrechen verhindern zu
wollen"
Uffe Ravnskov
[MD, PhD (b.1934), Lund / Schweden,
www.ravnskov.nu]: “The Cholesterol Myths
- Exposing the Fallacy that saturated Fat and Cholesterol cause Heart
Disease“ New Trends Publishing 2000, "Mythos Cholesterin - Die zehn größten Irrtümer" HIRZEL 3.Auflage
2005 ISBN 3-7776-1247-2, herausgegeben von Udo Pollmer)
Wenn zum Beispiel nur Zigarettenrauchen als einziger Risikofaktor zur
Wirkung kommt, wirkt sich das (statistisch gesehen) auf die
Lebenserwartung kaum negativ aus. Kommen aber zum Rauchen noch andere
Risikofaktoren - Synergetik / Synergismus - wie eine
Vorschädigung der Lunge durch eine chronische Bronchitis, eine erbliche
Vorbelastung und eine bestimmte Art von Stress hinzu, steigt das Risiko,
frühzeitig an Krebs zu erkranken, um ein Vielfaches an.
Ronald Grossarth Maticek (1980):
Synergetic effects of cigarette smoking, systolic blood pressure, and
psycosocial risk factors for lung cancer and coronary heart disease.
Psychotherapy and Psychosomatics 34:267-272
NNH - Number Needed to Harm
("Anzahl die benötigt wird um Schaden hervorzurufen")
Diese Zahl gibt an, wie viele Personen durchschnittlich behandelt werden
müssen, bis ein Nebenwirkungsereignis (Schaden) auftritt.
Die Number
Needed to Harm sollte stets in Relation zur Number Needed to Treat (NNT) gesetzt werden.
Die NNT sollte deutlich kleiner als die NNH sein, und vor jeder Bewertung
einer Substanz (Medikament) wäre eine Abwägung zwischen diesen beiden
Parametern notwendig.
Wird durch eine Prophylaxe 1 Todesfall verhindert, wird eine höhere NNT in
Kauf genommen als zur Beseitigung reiner Befindlichkeitsstörungen.
NNT - Number Needed to Treat
("Anzahl der notwendigen Behandlungen")
Die NNT ist eine statistische Kennzahl, die angibt, wie viele Patienten
mit einer bestimmten Krankheit über einen bestimmten Zeitraum (z.B. 1Jahr)
behandelt werden müssen, um bei einem Patienten ein
Krankheitsereignis/Tod zu verhindern. Daher ist die NNT ein
Maß für die Wirksamkeit einer Therapie.
Ein Beispiel: Wenn durch 2-jähriges Mammographie-Screening (ab
49.Lj) das Leben 1 von 1.000 teilnehmenden Frauen gerettet wird, so ist
NNT gleich 1.000. Anders ausgedrückt: Die übrigen 999 Frauen haben keinen
Nutzen im Sinne einer Sterblichkeitsminderung
Man kann aber auch eine NNT angeben, wenn man
das
Risiko einer Behandlung bemessen
will.
Ein Beispiel:
Wenn bei 1 von 7.000 Frauen, die die Antibabypille als Verhütung nehmen,
eine Thrombembolie auftritt, dann ist die NNT bei Pille und Thrombembolie
gleich 7.000. Anders ausgedrückt: Bei 6.999 Frauen liegt diese
Nebenwirkung nicht vor.
Die
NNT
berechnet sich aus 100 dividiert durch die
absolute Risikoreduktion
(ARR in %), d.h. also, wenn z.B. das Risiko von 2,6% auf 2,3% reduziert
wird, dann beträgt die Absolute Risikoreduktion 0,3% und es müssen 333 Patienten behandelt
werden, um 1 Ereignis im Beobachtungszeitraum zu verhindern.
ARR - Absolute Risikoreduktion:
Ein Maß für die Wirksamkeit einer Therapie/Behandlung oder eines
Verhaltens, wobei der absolute Anteil der Personen angegeben wird, die
durch diese Therapie oder dieses Verhalten geheilt oder gerettet werden.
Wenn z.B. eine Therapie die Todesfälle durch die betreffende Krankheit von
6 auf 4 von jeweils 1.000 Patienten vermindert, so beträgt die absolute
Risikoreduktion (ARR) 2 von 1.000 bzw. 0,2%.
RRR - Relative Risikoreduktion:
Ein Maß für die Wirksamkeit einer Therapie/Behandlung. Es wird dabei der
relative Anteil der Patienten angegeben, die durch diese Therapie gerettet
werden können.
Wenn z.B. eine Therapie die Todesfälle durch die betreffende Krankheit von 6 auf 4 von jeweils 1.000 Patienten
vermindert, dann beträgt die relative Risikoreduktion (RRR) 2 von 6
bzw. 33,3%.
"Die
relative Risikoreduktion (RRR) wird häufig angegeben, weil ihr Zahlenwert
größer ist als der der absoluten Risikoreduktion (ARR). Bei der Angabe
relativer Werte bleibt unklar, wie groß das Risiko wirklich ist; das führt
oft zu falschen Interpretationen oder zu Missverständnissen. Wenn
beispielsweise eine Therapie die Anzahl der Todesfälle von 6 auf 4 von
10.000 (anstatt von 1.000) senkt, dann ist die relative Risikoreduktion (RRR)
mit 33,3% dieselbe, obwohl die absolute Risikoreduktion (ARR) jetzt nur
noch 0,02% beträgt."
Gerd Gigerenzer:
„Das Einmaleins der Skepsis - Über den richtigen Umgang mit Zahlen und
Risiken“ Berlin Taschenbuch 2004
Bullshit:
„Mist, Scheiß, Phrasendrescherei, Geschwätz, Gefasel, Geschwafel,
Blödsinn, Unsinn reden, Humbug, Schwindel, Täuschung, Mogelei, Bluff"
Der Begriff
„Bullshit“ stammt vom amerikanischen Philosophen Harry Gordon Frankfurt
(b.1929) – Prof. em. für Philosophie an der Princeton Universität in New
Jersey (USA). Buch:
„Bullshit“
SUHRKAMP 2006
[On Bullshit 2005 (1986)]. Seine Arbeitsgebiete umfassen Ethik,
Philosophie des Geistes, Handlungstheorie und die Philosophie des 17.
Jahrhunderts. Sein gewählter Buchtitel klingt unappetitlich und wirkt
provokativ.
Das Werk soll jedoch eine eindringliche Anleitung zum
bewussten und verantwortlichen Umgang mit unserer menschlichen Sprache
sein.
„Gerade in dieser fehlenden Verbindung zur Wahrheit – in dieser
Gleichgültigkeit
(Indifferenz)
gegenüber der Frage, wie die Dinge wirklich sind – liegt meines Erachtens
das Wesen des Bullshits.“
Warum gibt es
soviel Bullshit?
„Bullshit ist immer dann unvermeidbar, wenn die Umstände Menschen dazu
zwingen, über Dinge zu reden, von denen sie nichts verstehen. Die
Produktion von Bullshit wird also dann angeregt, wenn ein Mensch in die
Lage gerät oder gar verpflichtet ist, über ein Thema zu sprechen, das
seinen Wissensstand hinsichtlich der für das Thema relevanten Tatsachen
übersteigt.“
„Die gegenwärtige Verbreitung von Bullshit hat ihre tieferen Ursachen auch
in diversen Formen eines Skeptizismus, der uns die Möglichkeit eines
zuverlässigen Zugangs zur objektiven Realität abspricht und behauptet, wir
könnten letztlich gar nicht erkennen, wie die Dinge wirklich sind.“
Zur
Vermeidung von Bullshit
ist also nicht nur die Unterscheidung zwischen dem, was wahr ist, und dem,
was falsch ist, aufrecht zu halten, sondern auch darauf zu achten, dass
sprachliche Handlungen und Aussagen nicht gleichgültig (indifferent) sind
gegenüber der Wahrheit, d.h. „gegenüber der Frage,
wie die Dinge wirklich sind.“
Im Gegensatz zum
Lügner,
der absichtlich unwahre Behauptungen aufstellt und die Wahrheit daher auch
kennen muss, interessiert sich der
"Bullshitter"
gar nicht für die Wahrheit, denn da es ihm nur um leeres Getue geht, hat
er für sie keinerlei Verwendung. Somit ist der Bullshit für die Wahrheit
eine noch größere Gefahr als die Lüge.
Sensitivität
(Trefferquote):
wörtlich: „Empfindlichkeit“
„Die tatsächlich
Kranken“
Die Sensitivität eines Tests auf eine Krankheit ist der Anteil der positiv
getesteten Personen von allen getesteten Personen, die die betreffende
Krankheit auch tatsächlich haben.
Die Sensitivität ist also gleich der bedingten Wahrscheinlichkeit
p(positiv/krank)
eines positiven
Testergebnisses, wenn die Krankheit vorliegt.
Sensitivität und Falsch negativ Rate addieren sich zu 100 Prozent.
Falsch-negativ-Rate: Ist der Anteil
negativer Testergebnisse bei Menschen mit betreffender Krankheit oder
Merkmal. (Fehler 2.Art, siehe unten)
Der Test fällt negativ aus, obwohl das überprüfte Merkmal (Infektion,
Schwangerschaft, Krebs, AIDS usw.) tatsächlich vorliegt!
Beim Mammographie-Screening liegt die
Falsch negativ Rate beispielsweise zwischen 5 und 20 Prozent, je
nach dem Alter (49.-69.LJ.) der untersuchten Frauen. Das bedeutet,
bei 5 bis 20 Prozent der untersuchten Frauen mit
Brustkrebs ist das Testergebnis negativ, d.h.:
das Karzinom wird übersehen.
Siehe auch unter:
www.mammographie-screening-online.de/
Spezifität:
wörtlich: „Eigentümlichkeit“,
„Besonderheit“
„Die tatsächlich Nichtkranken“
Die Spezifität eines Tests auf eine Krankheit ist der Anteil der negativ
getesteten Personen von allen getesteten Personen, die die betreffende
Krankheit tatsächlich nicht haben.
Die Spezifität ist also gleich der bedingten Wahrscheinlichkeit
p(negativ/nicht krank)
eines negativen
Testergebnisses, wenn die Krankheit nicht vorliegt.
Spezifität und Falsch positiv Rate addieren sich zu 100 Prozent.
Falsch-positiv-Rate: Ist der Anteil
positiver Testergebnisse bei Menschen ohne die betreffende Krankheit
oder das Merkmal tatsächlich zu haben. (Fehler 1.Art, siehe unten)
Der Test fällt positiv aus, obwohl das überprüfte Merkmal (Infektion,
Schwangerschaft, Krebs, AIDS usw.) tatsächlich nicht vorliegt!
Beim Mammographie-Screening liegt die
Falsch-positiv-Rate beispielsweise
zwischen 5 und 10 Prozent, je nach Alter (49.-69.LJ.) der untersuchten
Frauen. Das bedeutet, bei 5 bis 10 Prozent der
untersuchten Frauen ohne Brustkrebs ist das Testergebnis falsch
positiv, das heißt, es wird der Verdacht auf ein
Karzinom gestellt, das gar nicht vorhanden ist.
Falsch positiv Rate und Falsch negativ Rate eines Tests hängen voneinander
ab: Verringert man die eine, so erhöht man im Allgemeinen die andere.
Würden Sie
einen Feuermelder kaufen, der eine Fehlalarmquote von 5 Prozent
(falsch positiv, Fehler 1. Art) hat und der bei 20 Prozent der Brände
(falsch negativ, Fehler 2. Art) keinen Alarm schlägt? (siehe unten!)
Wahrscheinlichkeit p(A):
[p: power = Macht, probability =
Wahrscheinlichkeit]
Ein Maß für die Ungewissheit, die mit einem Ereignis oder mit dem
Vorliegen eines Merkmals verknüpft ist.
Oder anders formuliert: Eine Einstufung von Aussagen und Urteilen
nach dem Grad der Gewissheit (Sicherheit).
„Nahezu
alles im sozialen Leben wird durch die seltenen, aber Folgenschweren
Erschütterungen und Sprünge hervor-gerufen. Dennoch konzentrieren sich fast
alle, die sich eingehender mit dem sozialen Leben befassen, auf das
"Normale" und benutzen für ihre Schlussfolgerungen "Glockenkurven"-Methoden
[Wahrscheinlichkeitsverteilung, sog. Normal-verteilung n. Carl Friedrich
Gauß (1777-1855)], die uns so gut wie gar nichts sagen. Weshalb das so
ist? Weil die Glocken-kurve [GIP = Großer Intellektueller Betrug] große
Abweichungen ignoriert und nicht mit ihnen umgehen kann, uns aber das
Gefühl gibt, wir hätten die Ungewissheit gebändigt."
Aus:
Nassim Nicholas Taleb (b.1960, philosophischer Essayist, Forscher in den
Bereichen Statistik, Zufall und Epistemologie): „Der schwarze Schwan: Die
Macht höchst unwahrscheinlicher Ereignisse“ (The Black Swan: The Impact of
the Highly Improbable“ Random House 2007) Seite 10. Carl Hanser 2008
"Die
Power
ist die
Wahrscheinlichkeit, dass ein tatsächlicher vorhandener Unterschied
zwischen zwei Therapien in einer Studie bemerkt wird."
Die Väter des Hypothesentests,
Jerzy Neyman (1894-1981, polnischer
Mathematiker) und Egon Pearson (1895-1980, britischer Statistiker;
Sohn von Karl Pearson (1857-1936), den Begründer der modernen Statistik)
schrieben im Jahre 1933 folgendes:
"No test based upon a
theory of probability can by itself provide any valuable evidence of the
truth or falsehood of a hypothesis"
-
"Kein Test, der auf einer
Wahrscheinlichkeitstheorie beruht, kann von sich aus nützliche Belege für
die Richtigkeit oder Unrichtigkeit einer Hypothese liefern".
Eintrittswahrscheinlichkeit
(Schadenswahrscheinlichkeit, Schadenshäufigkeit) bezeichnet den
statistischen Erwartungswert oder die geschätzte Wahrscheinlichkeit, für
das Eintreten eines bestimmten Ereignisses in einem bestimmten Zeitraum in
der Zukunft.
Wenn ein
Ereignis A nicht eintreten kann, dann ist seine Wahrscheinlichkeit
p(A) gleich null.
► p(A) = 0
=
unmögliches Ereignis
und
wenn es mit Sicherheit eintritt, ist p(A) gleich eins.
►p(A) = 1
=
sicheres Ereignis
In allen anderen Fällen liegt die
Wahrscheinlichkeit p(A) zwischen null und eins!
Werte in der Nähe von 0
=
unwahrscheinliches Ereignis
Werte in der Nähe
von 1 = wahrscheinliches Ereignis
Wie der Nobelpreisträger (1965) Richard
Feynman(1918-1988) sagte: "Wir
wissen nicht, wie sich ein Ereignis unter vorgegebenen Umständen
voraussagen lässt. Unsere Möglichkeiten beschränken sich auf die
Vorhersage der Eintrittswahrscheinlichkeit zweier verschiedener
Geschehnisse."
Aus: Gregg Braden: „Der Jesaja Effekt.
Das verborgene Wissen von Prophezeiungen und Gebeten alter Kulturen neu
entschlüsselt“ (The Isiah Effekt: Decoding the Lost Science of Prayer and
Prophecy“ 2000) Seite 144: Zeitbeugung KOHA 2009
Zufallswahrscheinlichkeit,
Signifikanzniveau
Die
Konvention eines 5-prozentigen Signifikanzniveaus
p≤ 0,05
In der wissenschaftlichen Literatur gilt ein Ergebnis im
allgemeinen genau dann als "signifikant" (gültig), wenn die
Wahrscheinlichkeit, dass es sich um einen Zufallsbefund (ein zufälliges
Ergebnis) handelt, höchstens 5% beträgt, was mit dem Ausdruck
p ≤ 0,05 angegeben wird. D.h.: Von 100
gleichen Studien
ist zu erwarten, das jede 20. Studie (5%, 5 Studien)
nicht signifikant ist, d.h. die Ergebnisse beruhen auf reinen Zufall.
(Von 10.000 gleichen Studien... 500 Studien nicht signifikant... die
Ergebnisse beruhen auf reinen Zufall)
Der
p-Wert
ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Studie
zufällig ein positives Ergebnis zeigt, obwohl die untersuchten
Behandlungen sich in Wirklichkeit nicht unterscheiden. Wenn die
Wahrscheinlichkeit kleiner als fünf Prozent ist, nenn man das Ergebnis
statistisch signifikant.
"Wenn man ein unwirksames Medikament in 20 Studien
gegen Placebo testen würde, ist aufgrund statistischer Schwankungen damit
zu rechnen, dass dabei in 1 Studie ein falschpositives Ergebnis
herauskommen würde, das heißt, man würde in 5% der Fälle irrtümlich
annehmen, das Medikament sei wirksam. Da dies aber sehr unwahrscheinlich
ist, nimmt man an, dass das Medikament mit 95%
Sicherheit wirkt.[...]
Wenn nun aber nur das positive Ergebnis
veröffentlicht wird und die 19 negativen im Papierkorb landen, bedeutet
dann die Signifikanz von 5% tatsächlich immer noch, dass auch die
Irrtumswahrscheinlichkeit 5% beträgt? [...] Zunächst einmal ist es nicht
absurd, dass positive Ergebnisse eher veröffentlicht werden als negative.
Das Phänomen ist als die so genannte
publication bias
bekannt. [...]
In
jedem Fall ist die Irrtumswahrscheinlichkeit höher als die Signifikanz;
übrigens auch dann, wenn nicht ein, sondern mehrere Endpunkte untersucht
werden.[...] Die Signifikanz hat nur etwas mit der Studie zu tun, für die
sie berechnet wurde, und nichts mit anderen veröffentlichten oder nicht
veröffentlichten Studien.[...] Die Signifikanz entspricht der
Wahrscheinlichkeit, dass der Fehler begangen wird, ein unwirksames
Medikament als wirksam zu deklarieren. Die Irrtumwahrscheinlichkeit ist
jedoch etwas ganz anderes: Sie ergibt sich aus dem Verhältnis von richtig
positiven zu der Gesamtzahl positiver Ergebnisse. [...] Worauf es ankommt,
ist, dass die Wahrscheinlichkeit, dass bei einem positiven Studienergebnis
das geprüfte Medikament wirklich wirksam ist, vom Verhältnis der positiven
und negativen Studienergebnisse und damit vom "Riecher" der jeweiligen
Forschungsgruppe abhängt. [...] Die Signifikanz täuscht eine Sicherheit
des Ergebnisses vor, die so nicht existiert.
Für alle guten und sehr guten Studien, die auf dem 5%-Niveau signifikant
sind und mit denen wir unser therapeutisches Tun begründen, gilt, dass die
Wahrscheinlichkeit, dass es sich um ein Zufallsergebnis handelt, nicht bei
5%, sondern irgendwo zwischen 10% (sehr selten) und 40% (häufig) liegt."
Wolfgang Weihe:
"Klinische Studien und Statistik: Von der Wahrscheinlichkeit des Irrtums" Dtsch Arztebl 2004;
www.aerzteblatt.de/v4/archiv/artikel.asp?id=41130
Das Signifikanzniveau (p-Wert) ist
rein willkürlich festgelegt, aber allgemein und international akzeptierte
Konvention.
"... was
Forscher meinen, wenn sie das Wort "bedeutend"
verwenden. Wenn Sie oder ich das Wort verwenden, dann bezeichnen wir damit
normalerweise etwas Großes oder Ausgeprägtes, aber wenn Forscher dasselbe
Wort benutzen, dann reden sie über eine "statistische Bedeutung".
Wenn sich zeigen lässt, dass die Wahrscheinlichkeit, allein durch Zufall
auf einen Unterschied zu stoßen, relativ gering ist, dann heißt es, der
Unterschied ist "statistisch bedeutsam",
unabhängig vom Ausmaß des Unterschieds. Forscher berechnen routinemäßig
die statistische Bedeutung ihrer Erkenntnisse, das heißt, die
Wahrscheinlichkeit, dass die von ihnen beobachteten Unterschiede kein
einfacher Zufall sind.
Anthony Colpo
(b.1968, US-Wissenschaftsjournalist): „Der große Cholesterin-Schwindel.
Warum alles, was man Ihnen über Cholesterin, Diät und Herzinfarkt erzählt
hat, falsch ist!“ (The Great Cholesterol Con) KOPP 2009
In den letzten Jahrzehnten hat die "statistische Signifikanz" eine
herausragende Rolle in der Wissenschaft bekommen und sich zur heiligen Kuh
entwickelt. So ist das Hauptkriterium für die Annahme eines Manuskripts
zur Veröffentlichung in einer Fachzeitschrift in sehr vielen Disziplinen
ein "signifikantes" Ergebnis, was eine wahre Jagd nach Signifikanzen
ausgelöst hat. Allerdings können auch
Ergebnisse, die diese Bedingungen erfüllen, falsch sein!
Die Toleranz dafür wird aber auf 5 Prozent begrenzt, das heißt,
ein fünfprozentiges Risiko für falsch positive
Ergebnisse gilt als akzeptabel.
(Fehler 1.Art, siehe unten)
Die große Bedeutung, die signifikante Ergebnisse und damit die
Signifikanztests durch diese Veröffentlichungspolitik gewonnen haben,
verstellt zum Teil den Blick auf andere wichtige Aspekte, zum Beispiel, ob
das statistisch signifikante Ergebnis überhaupt irgendeine Frage von
Relevanz (Bedeutsamkeit) beantwortet.
Übrigens wurde früher fast ausschließlich mit einem
Signifikanzniveau von 0,27 Prozent, das heißt p≤ 0,0027,
gearbeitet. [Lothar
Sachs: "Angewandte Statistik" Springer Verlag 5. Auflage 1978]
D.h.: Von 10.000 gleichen Studien ist zu erwarten, dass 27 Studien nicht signifikant sind, d.h.
die Ergebnisse beruhen auf reinen Zufall.
Da stieß
man nicht auf so viele signifikante Ergebnisse und musste entsprechend
weniger publizieren.
"Die medizinische Fachwelt hat nach
mehr als 30 Jahren ausgezeichneter Propaganda erfolgreich die vollkommen
iatrogene "Pseudokrankheit" genannt "Hypercholesterinämie" und die damit
zusammenhängende Störung namens "Cholesterin-Neurose" geschaffen. Nach
Jahrzehnten erfolgloser Versuche, diese "Krankheit" durch eine fettarme
Ernährung und ein ganzes Arsenal von Cholesterin senkenden Medikamenten zu
heilen, ist die medizinische Fachwelt über die magische Kugel gestolpert,
die Heilung dieser gefürchteten künstlichen Krankheit - Statine"
Peter Langsjoen
(b. 1954, MD,FACC, US-Kardiologe, International Coenzyme Q10 Association (IQA),
www.icqa.org) Seite 120, in Anthony Colpo:
„Der große Cholesterin-Schwindel. Warum alles, was man Ihnen über
Cholesterin, Diät und Herzinfarkt erzählt hat, falsch ist!“ (The Great
Cholesterol Con) KOPP 2009
Eine der drei wichtigsten Interpretationen von Wahrscheinlichkeit (neben
dem Überzeugungsgrad und dem Design).
Für einen Wissenschaftler sind die gegenwärtig Monat für Monat
erscheinenden "neuen Erkenntnisse" in der biomedizinischen Forschung
selbst auf engen Spezialgebieten kaum noch zu bewältigen.
Die Wissenschaftspolitik fördert heute nur die Informations-Qantität,
während die Qualität kaum Beachtung findet, höchstens in dem Sinne, dass
die "Qualität" einer Zeitschrift anhand der Quantität der Zitierungen
bewertet wird.
Der impact factor entspricht der
durchschnittlichen Anzahl der Zitate, die ein Artikel dieser Zeitschrift
innerhalb der ersten beiden Kalenderjahre nach seinem Erscheinen erzielt.
Der Impact Faktor einer Fachzeitschrift misst, wie oft andere
Zeitschriften einen Artikel aus ihr zitieren.
Masse allein nützt nichts!
Wenn die guten Arbeiten in der
Informationsflut versinken, dann haben wir es mit Desinformation zu tun.
Was wir brauchen, ist nicht mehr, sondern bessere
Forschung!
"Komplexität zu reduzieren ist zwar
sinnvoll, um
Durchsicht
zu gewinnen, was aber nicht selten zu Lasten der
Einsicht
in die tieferen Zusammenhänge von Lebensprozessen geht. Zwar ermöglicht
die naturwissenschaftliche Methode des Experiments verallgemeinerbare
Vorhersagen von Abläufen, Wissen also, das weitgehend widerspruchsfreie
Aussagen zulässt, doch der Preis ist eine hohe Abstraktion von den
komplexen Zusammenhängen des Lebens, wobei die Abhängigkeit von der
Versuchsanordnung, also von den Fragestellungen, die der Mensch an die
Wirklichkeit heranträgt, bestehen bleibt. Der Mensch als Subjekt ist immer
auch Teil der Gewinnung von Wissen. Die reine Objektivität des Wissens
gibt es nicht, denn das Subjekt agiert mit einer derart unvorhersagbaren
Komplexität, dass widerspruchsfreie und eindeutige Aussagen, die das
menschliche Handeln und das menschliche Schicksal betreffen, nicht möglich
sind."
Michael von Brück
(b.1949):
„Wie können wir leben? Religion und Spiritualität in einer Welt ohne Maß“
Seite 13, C.H.BECK 2009
Signifikanz (engl.:
significance, "Bedeutsamkeit", "Aussagekraft", "Stellenwert", lat.
significans: bezeichnend, anschaulich)
Bezeichnung von Ergebnissen, bei denen es unwahrscheinlich ist, dass sie
durch Zufall zustande kamen.
Ein Maß der Wahrscheinlichkeit für die Richtigkeit einer
Aussage über
ein Stichprobenmerkmal im Verhältnis zur Grundgesamtheit.
Bezeichnet die bei jedem Test vorgegebene Wahrscheinlichkeit des
Eintretens eines Fehlers 1. Art (falsch positives Ergebnis), d.h. die
Wahrscheinlichkeit der Ablehnung einer richtigen Nullhypothese.
Mit anderen Worten:
Das Signifikanzniveau ist die meist in Prozenten
ausgedrückte "Zufalls-Irrtumswahrscheinlichkeit" (p≤ 0,05), die
für den Fall der Annahme der Alternativhypothese angibt, wie viele falsche
Entscheidungen getroffen würden, wenn derselbe Test hundert Mal wiederholt
würde.
Ein fünfprozentiges Risiko für falsch
positive Ergebnisse gilt als akzeptabel!
"Der
Verkauf und die Applikation von Medikamenten verläuft heute in der Regel
nach dem
Dogma, was verschrieben wird (oder werden
darf), ist statistisch signifikant wirksam und muss deshalb auch im
Einzelfall ungeprüft helfen. Der Unsicherheit in der individuellen
Wirksamkeit der Arznei wird in der Aufklärung des Patienten nicht in
vollem Ausmaß Rechnung getragen. Was geschähe aber, wenn dem mündigen
Patienten die Wirksamkeit einer Arznei wahrheitsgemäß nur mit der aus den
Voruntersuchungen bekannten "statistischen Wahrscheinlichkeit" versprochen
würde. Bei redlicher Aufklärung müsste man ihn darüber informieren, dass
nicht bekannt ist, wie er als Individuum auf die für ihn bestimmte
Therapie anspricht.
Das hätte ernsthafte Auswirkungen für alle Therapiemethoden mit bekannt
schädlichen Nebenwirkungen. Eine an die Realität angepasste Hilfe bestünde
dann in relevanten Fällen in der Verordnung von Einzelproben, die der
Patient vor ihrer Anwendung zunächst erproben müsste, um herauszufinden,
was dem Kranken wirklich hilft. Unmengen nutzloser Arzneimittel, die heute
bereits die Reinheit unseres Grundwassers bedrohen, Fehlbehandlungen,
induzierte Krankheiten durch Nebenwirkungen und der Verlust an Vertrauen
in die Medizin ließen sich durch diese Maßnahme deutlich verringern."
Fritz Albert Popp
(b.1938, dtsch. Biophysiker): „Biophotonen – Neue Horizonte in der Medizin
– Von den Grundlagen zur Biophotonik“ 3. überarbeitete u. erweiterte
Auflage, HAUG 2006 (1983)
Unter Hypothese
(Unterstellung, Behauptung, Voraussetzung, Grundlage) versteht
man in der Statistik eine anhand empirischer Daten zu prüfende Annahme.
Man unterscheidet als Gegensatzpaar Nullhypothese (H0) und
Alternativhypothese.
Häufig sagt die Nullhypothese aus,
dass ein bestimmter Zusammenhang nicht besteht.
Diese These soll verworfen werden, so dass die Alternativhypothese als
möglich (wahrscheinlich) übrig bleibt.
Diese Logik verwirrt den Anwender oft, sodass auch der umgekehrte Weg
möglich ist, die Nullhypothese wird als richtig angenommen. Beispiel:
Nullhypothese (H0): "Wenn jemand ein Kind ist, dann ist er älter als 18
Jahre";
Alternativhypothese: Wenn jemand ein Kind ist, dann ist er nicht älter als
18 Jahre.
Kein Test ist
perfekt!
Prinzipiell sind 2 Arten von falschen Ergebnissen möglich:
Fehler 1. Art
(alpha-Fehler, "falsch positiv"):
Die zufällige Zusammenstellung der Stichproben kann dazu veranlassen, die
Nullhypothese zu verwerfen,
obwohl sie in Wirklichkeit richtig ist.
Z.B.: wird vermutet, dass ein Mittel XYZ gegen Bluthochdruck wirksam ist,
obwohl die beiden Testgruppen sich in Wahrheit Blutdruck mäßig nicht
unterscheiden. Die Höhe dieser Irrtumswahrscheinlichkeit nennt man das
alpha-Risiko (Signifikanzniveau alpha). Man sagt auch, die
Entscheidung ist bei Unterlaufen eines alpha-Fehlers falsch
positiv.
Der Fehler 1. Art entspricht dem
Irrtum eines automatischen Feuermelders, der Alarm schlägt, obwohl es
nicht brennt! Oder dem
Nachweis von Blut im Stuhl, obwohl kein Dickdarmkrebs vorliegt.
Auf eine medizinische Diagnose bezogen, heißt dass:
man geht von einem positiven Befund aus (Beispiel: Patient krank), obwohl
dies unzutreffend ist.
Eine diagnostische Methode mit einem hohen alpha-Fehler schlägt also
relativ oft "Alarm", obwohl der Patient
in Wahrheit nicht als krank einzustufen wäre.
Tests mit hoher Spezifität [p (negativ / nicht krank), "Die tatsächlich
Nichtkranken“] haben einen geringen Fehler 1. Art (falsch positiv).
Fehler 2. Art
(beta-Fehler; "falsch negativ"):
Die zufällige Zusammenstellung der Stichproben kann
dazu veranlassen, die Nullhypothese beizubehalten,
obwohl sie in Wirklichkeit falsch ist.
Z.B.:
wird vermutet, dass ein Mittel XYZ gegen Bluthochdruck unwirksam ist,
obwohl die beiden Testgruppen sich in Wahrheit Blutdruck mäßig
unterscheiden. Die Höhe dieser Irrtumswahrscheinlichkeit nennt man das
beta-Risiko.
Man sagt auch, die Entscheidung ist bei Unterlaufen eines beta-Fehlers
falsch negativ.
Der Fehler 2. Art entspricht dem
Irrtum eines automatischen Feuermelders, der trotz eines Feuers nicht
Alarm schlägt! Oder es findet sich
kein
Blut im Stuhl, obwohl Dickdarmkrebs vorliegt.
Auf eine medizinische Diagnose bezogen, heißt das:
die diagnostische Methode findet nichts (klinischer Jargon: "ohne
Befund'"- o.B.), obwohl der Patient objektiv als krank einzustufen wäre.
Eine Methode mit einem hohen beta-Fehler/ Fehler 2.Art ist also
diagnostisch recht unempfindlich.
Tests mit hoher Sensitivität [ p (positiv / krank), „Empfindlichkeit“
„Die tatsächlich Kranken“] haben einen geringen Fehler 2. Art (falsch
negativ).
„Die Statistik sagt uns
nur, wie wahrscheinlich es ist, dass wir vermuten, das Medikament sei
wirksam, wenn es das in Wirklichkeit gar nicht ist. Die „statistisch
signifikanten“ Ergebnisse sind zwar weitgehend sinnlos, aber sie fördern
die Medizinerkarriere. Was soll’s, macht doch jeder so. ... Kein Test, der
auf einer Wahrscheinlichkeitstheorie beruht, kann von sich aus nützliche
Belege für die Richtigkeit oder Unrichtigkeit einer Hypothese liefern.
...Wir irren uns, wenn wir glauben, wir irrten uns nur ausnahmsweise. Das
Gegenteil trifft zu:
Wir irren uns ständig und systematisch."
Hans Peter Beck Bornholdt
(b.1950), Hans Hermann Dubben
(b.1955): „Der Schein der Weisen –
Irrtümer und Fehlurteile im täglichen Denken“ Kapitel: „Die Lebenslüge der
medizinischen Forschung“ Hoffmann und Campe 2001, „Der Hund, der
Eier legt – Erkennen von Fehlinformation durch Querdenken“ rororo 2001
3-Arten von
Wahrscheinlichkeiten:
Regelmäßig zu Missverständnissen führen
Einzelfall-Wahrscheinlichkeiten und bedingte Wahrscheinlichkeiten
1.
Einzelfall Wahrscheinlichkeit:
Eine Wahrscheinlichkeit, die sich auf ein einzelnes Ereignis bezieht,
für das keine Bezugsmenge bekannt ist oder angegeben wird.
[Bezugsmenge:
Eine Menge von Ereignissen oder Individuen mit einem bestimmten
Merkmal, auf die sich eine Wahrscheinlichkeit oder Häufigkeit bezieht]
Wenn man sagt, „es besteht eine 30%ige Wahrscheinlichkeit, dass es
morgen regnet“, so betrifft dies ein einzelnes Ereignis: Entweder es
regnet morgen oder es regnet morgen nicht. Bei der Vorhersage, dass
es im Mai an zehn Tagen regnet, wird dagegen eine Häufigkeit
angegeben.
[Häufigkeit: Die Häufigkeit gibt an, wie oft ein bestimmtes
Merkmal in einer Menge von Personen oder Ereignissen auftritt.]
Einzelfall-Wahrscheinlichkeiten können zu
Missverständnissen führen, wenn Menschen sich unterschiedliche
Bezugsmengen hinzudenken!
So lässt sich die Behauptung, dass es „morgen mit 30%iger
Wahrscheinlichkeit regnet“, unterschiedlich verstehen:
Es regnet in 30% der Zeit oder es regnet in 30% der Gegend oder
es regnet in 30% der Tage, die dem morgigen Tag gleichen.
Solche Irreführungen kann man vermeiden, indem man
Häufigkeiten angibt, denn bei
Häufigkeiten ist stets eine Bezugsmenge gegeben!
„Bei
der Häufigkeits-Interpretation muss eine Wahrscheinlichkeit auf
einer großen Anzahl von Beobachtungen beruhen und als relative
Häufigkeit eines Ereignisses in einer eindeutigen Bezugsmenge
angegeben werden, beispielsweise als relative Häufigkeit von
Lungenkrebs bei weißen amerikanischen Männern, die mindestens
zwanzig Jahre lang Zigaretten rauchten. Keine
Bezugsmenge, keine Wahrscheinlichkeit.
Bei der Häufigkeits-Interpretation kommt es nicht darauf an, was
man in Bezug auf das Ergebnis beim Würfeln glaubt, und man
untersucht auch nicht die Konstruktion des Würfels, um die
Wahrscheinlichkeit herauszufinden, eine Sechs zu würfeln. Man
ermittelt diese vielmehr, indem man sehr oft würfelt und die
relative Häufigkeit berechnet, mit der die Sechs fiel. Gemäß der
Häufigkeits-Interpretation wäre Christiaan Neethling Barnards
[1922-2001, südafrikanischer Herzchirurg und Pionier auf dem
Gebiet der Herztransplantationen (1967)] Abschätzung der
80-Prozent-Chance bedeutungslos, weil es damals noch keine
vergleichbaren Transplantationen gegeben hatte.
Und bei ganz strikter Auslegung ist es überhaupt
unzulässig, für ein einzelnes Ereignis wie das Überleben eines
bestimmten Menschen eine Wahrscheinlichkeit anzugeben.
Die Vertreter der Häufigkeits-Interpretation sind also sehr
vorsichtig, wenn Ungewissheiten in Risiken umgesetzt werden
sollen. Sie akzeptieren die Angabe von Risiken [Ungewissheit]
nur dann, wenn eine große Menge empirischer Daten vorliegt. So
neigen die Gerichte dazu, dieser Interpretation zu folgen, und
lassen Aussagen über Risiken nur dann als Beweise zu, wenn sie
auf empirischen Häufigkeiten anstatt auf einer subjektiven
Meinung beruhen."
Aus: Gerd Gigerenzer (b.1947, dtsch.
Psychologe, Kognitions-psychologe): „Das Einmaleins der Skepsis
- Über den richtigen Umgang mit Zahlen und Risiken“ (Calculated
Risks: How to Know When Numbers Deceive You. Simon & Schuster
2002) Seite 47f: "Häufigkeit". BVT 7.Auflage 2011, 2004 (2002),
2.
Bedingte Wahrscheinlichkeit
p(A/B):
Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Ereignis A eintritt, wenn ein Ereignis B
eingetreten ist, wird normalerweise als p(A/B) geschrieben. Ein Beispiel
dafür ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Screening - Mammogramm positiv
ausfällt, wenn Brustkrebs vorliegt; die bedingte Wahrscheinlichkeit
beträgt 0,9. Wenn eine Frau Brustkrebs hat, dann
beträgt die Wahrscheinlichkeit 90%, dass das "Brust-Röntgen" (Mammogramm)
positiv ist!
(siehe:
www.mammographie-screening.de)
[Screening: Ein auf bestimmte Kriterien ausgerichteter
orientierender "Siebtest"]
Bedingte Wahrscheinlichkeiten werden häufig falsch verstanden, und zwar
auf zwei unterschiedlichen Weisen:
1) Die Wahrscheinlichkeit von A unter der
Voraussetzung, dass B vorliegt, wird verwechselt mit der
Wahrscheinlichkeit von A und B.
2) Die Wahrscheinlichkeit von A unter der
Voraussetzung, dass B vorliegt, wird verwechselt mit der
Wahrscheinlichkeit von B unter der Voraussetzung, dass A vorliegt.
Vergleichsweise leicht zu verstehen sind dagegen relative
Häufigkeiten, die als Wahrscheinlichkeiten (oder Prozente)
ausgedrückt werden.
Die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses wird als dessen relative
Häufigkeit in einer Bezugsmenge definiert.
Sie wird berechnet, indem die absolute Häufigkeit eines Merkmals in einer
zugrundeliegenden Menge durch die Anzahl der Objekte in dieser Menge
geteilt wird.
Historisch gesehen, gingen Häufigkeiten durch die
Sterblichkeitsstatistiken, die wiederum die Grundlage der Berechnungen
von Lebensversicherungen bildeten, in die Wahrscheinlichkeitstheorie ein.
Relative Häufigkeiten sind auf wiederholte Ereignisse beschränkt, die in
großer Anzahl zu beobachten sind.
Dabei handelt es sich um die absolute Häufigkeit dividiert durch die
zahlenmäßige Erfassung der Objekte in der Grundgesamtheit, d.h. die Anzahl
n der Wiederholungen des Zufallsexperiments.
Zum Beispiel:
In einer Umfrage werden 453 Personen nach ihrem Alter befragt. Bei der Auszählung
stellt man fest,
dass 197 Personen in die Klasse "von 20 Jahre bis unter 30 Jahre" fallen.
Damit ist die relative Häufigkeit dieser Klasse 197/453 =
Die absolute Häufigkeit (Grundanteil, Prävalenz, hier 453 Personen)
ist ein Maß der deskriptiven Statistik.
Sie gibt an, wie viele Merkmalsträger zu einer bestimmten
Merkmalsausprägung in einem Datensatz existieren.
Somit hängt sie vom Umfang des betrachteten Datensatzes ab.
Für den Vergleich unterschiedlicher Datensätze wird ein normiertes Maß,
die relative Häufigkeit verwendet.
Evidenzbasierte Medizin (EbM,
Evidence-based Medicine):
[Evidenz = Deutlichkeit, völlige Klarheit, die demnach keiner
Untermauerung durch weitere Daten bedarf, engl. Evidence = Beweis]
Eine auf Beweismaterial - klinische Studien gestützte Medizin.
EbM ist jede Form von medizinischer Behandlung, bei der Patienten
orientierte Entscheidungen ausdrücklich auf der Grundlage von
nachgewiesener Wirksamkeit getroffen werden.
Der Wirksamkeitsnachweis erfolgt dabei durch
statistische Verfahren (Signifikanz p<0,05). Die EbM steht damit im Gegensatz zu
Behandlungsformen, bei denen kein solcher auf statistische
Wahrscheinlichkeitsberechnung beruhender Wirksamkeitsnachweis vorliegt.
Evidence based thinking
about health care:
www.medicine.ox.ac.uk/bandolier/
"Die
individuelle Patient-Arzt-Beziehung ist angewiesen auf die
Urteilskompetenz und Entscheidungsautonomie des Arztes. Therapiefreiheit
ist ein wesentliches Element der ärztlichen Professionalität. Der Arzt ist
immer dem individuellen Patienten verpflichtet, auf dessen Besonderheiten
er eingehen muss; auch kann er ernsthafte Bedenken gegen die etablierte
Methode haben. Dennoch bedeutet Therapiefreiheit nie Therapiebeliebigkeit;
der Arzt unterliegt der berufsspezifischen Sorgfaltspflicht, er muss sich
am fachärztlichen Standard orientieren und nach bestem Wissen und Gewissen
handeln.
Die evidenzbasierte Medizin (EbM) wurde konzipiert als Lernkonzept für
Ärzte, um Übersicht und Transparenz in den täglich wachsenden
Datendschungel zu bringen, neue Evidenzen kritisch zu bewerten und rasch
in die Praxis umzusetzen.
Dieses externe Wissen sollte in einer Bottom-up-EbM [unterstützend] die ärztliche
Expertise nie ersetzen, sondern unterstützen und stärken. Erweitert um die
Patientenperspektive, soll dies eine hochwertige Patientenversorgung
ermöglichen.
Ein Missbrauch als Kochbuchmedizin dagegen würde die EbM-Vertreter auf die
Barrikaden rufen. Die beabsichtigte Stärkung der ärztlichen Expertise, die
auch das klinische Urteil und die ärztliche Erfahrung umfasst, wurde dann
aber vernachlässigt. Stattdessen entstand durch eine Liaison mit der
Administration eine Top-down-EbM [dirigierend], deren explizites Ziel nun die
Einschränkung der ärztlichen Therapiefreiheit ist. Hier wird EbM ein
Instrument zur zentralen Steuerung und Rationalisierung der Medizin mit
der Konsequenz ihrer zunehmenden Verrechtlichung. Auch wenn zum Beispiel
Leitlinien keine juristisch bindenden Anweisungen sind, haben sie dennoch
eine quasigesetzliche Verbindlichkeit.
Als Orientierungshilfe für Juristen ermöglichen sie den Zugriff des Rechts
auf fachliche Aspekte der Medizin und öffnen das Tor zur Defensivmedizin:
Befolgung der Leitlinien kann Haftungsimmunisierung erwarten lassen;
Abweichung muss dagegen rechtfertigt werden, mit der Gefahr, dass dies
misslingt. Diese EbM stößt inzwischen bei vielen Ärzten auf Ablehnung.
[...] Dennoch ist die externe Evidenz immer nur ein Baustein, der die
ärztliche Entscheidung unterstützt, nie aber die ärztliche Expertise
ersetzen kann, da diese Evidenz immer nur ein begrenztes Spektrum der
Medizin abbildet und selbst von Verzerrungen nicht frei ist.
Therapiefreiheit des Arztes ist auch in einer EbM berechtigt, wesentlich
und notwendig:
1.) Jeder Patient ist individuell. 2.) Evidenz ist limitiert, einseitig
und fehleranfällig, sie muss kritisch bewertet, eingeordnet und ergänzt
werden. 3.) Auch Evidenzgestützte Therapien helfen nur einem Bruchteil der
Patienten mit der betreffenden Indikation; in dieser systemimmanenten
Unsicherheit sind Arzt und Patient auf das eigene Urteils- und
Entscheidungsvermögen angewiesen. 4.) Der Arzt verfügt über eine andere
Erkenntnis- und Handlungsmethodik und ein anderes Beobachtungsfeld als
klinische Studien; er bringt von daher wichtige Erkenntnisse in die
medizinische Entscheidung ein, die ein essentieller Wissensgewinn für den
einzelnen Patienten und für die medizinische Gemeinschaft sind. Aufgrund
seines Arbeitsfelds steht der Arzt den patientenrelevanten Fragestellungen
näher und ist den Limitierungen der klinischen Studien stärker ausgesetzt
als der Akademiker oder die pharmazeutische Industrie..."
Aus:
Dr.med. Gunver Sophia Kienle:
"Evidenzbasierte Medizin und ärztliche Therapiefreiheit: Vom Durchschnitt
zum Individuum"
Dtsch Arztebl 2008; 105(25): A-1381 / B-1193 / C-1161
www.aerzteblatt.de/v4/archiv/artikel.asp?id=60581,
Institut für angewandte Erkenntnistheorie und
medizinische Methodologie (IFAEMM) Freiburg,
http://www.ifaemm.de/;
"Die epochalen
medizinischen Entdeckungen (...) sind von einzelnen, genialen,
enthusiastischen, an Kranken orientierten, vom Heilungswillen getriebenen,
in ihrer Handlungsfreiheit wenig eingeschränkten Ärzten und Forschern
erbracht worden - mit ungenügender wissenschaftlicher Qualität,
mangelhafter Statistik und geringen Patientenzahlen. Mit dem modernen
System der Forschungstechnologie und -kontrolle wären Penizilline,
Sulfonamide, Cephalosporine (u. a.) ... vermutlich nie entdeckt worden.
Das aus der täglichen sorge und Behandlung kranker Menschen entwickelte,
fachkundige und wissenschaftlich geschulte ärztliche Urteil, das heute als
unwissenschaftlich und unvalide gilt, hat diese segensreichen Entdeckungen
ermöglicht."
Aus:
Gunver S. Kienle, Markus
Karutz, Harald Matthes, Peter Matthiessen, Peter Petersen, Helmut
Kiene:
"Evidenzbasierte Medizin: Konkurs der ärztlichen
Urteilskraft?"
Dtsch Arztebl 2003; 100(33):
A-2142 / B-1784 / C-1688
www.aerzteblatt.de/v4/archiv/artikel.asp?id=38060
"Auf der
Terrasse eines großen internationalen Hotels in Venedig. [...] Drei Ärzte
diskutieren über die Bedeutung klinischer Studien. Zunächst wurden die 5
Standardargumente der kritischen Ärzte besprochen:
1.)
Eine Studie kann schlecht geplant und schlampig durchgeführt sein.
2.)
Die Ergebnisse können gefälscht oder geschönt sein.
3.)
Auch ein signifikantes Ergebnis ist definitionsgemäß in 5% der Fälle
falsch.
4.)
Signifikanz ist nicht gleich Wirksamkeit.
5.)
Der Durchschnitts-Patient der Studie unterscheidet sich vom konkreten
Patienten in der Praxis.
Aber selbst wenn man alle diese Bedenken außer Acht lässt und von idealen
Studien und idealen Forschern ausgeht,
ist es - das war die ungeheuerliche Behauptung von Salviati - nicht
möglich, von der Signifikanz einer Studie auf die
Irrtumswahrscheinlichkeit zu schließen..."
Aus:
Wolfgang Weihe:
"Klinische Studien und Statistik: Von der
Wahrscheinlichkeit des Irrtums" Dtsch Arztebl 2004; 101(13):
A-834 / B-699 / C-679
www.aerzteblatt.de/v4/archiv/artikel.asp?id=41130
"Evidence Based
Medicine (EbM) orientiert sich über Prozentzahlen an Mittelwerten, aber
nicht am leidenden Einzelmenschen.
Dem praktizierenden Arzt und den Patienten, diesen seit Jahrtausenden
unveränderten Eckpfeilern der Heilkunde, muss es indessen um das erkrankte
Individuum gehen, weniger um artifizielle Kollektive, wenn sie nicht den
phänomenologisch gesicherten und bewährten Boden unter den Füßen verlieren
wollen."
Claus C. Schnorrenberger,
Beate Schnorrenberger: „Taschenatlas
Zungendiagnostik – Mit Therapiehinweisen zu Akupunktur, Rezeptur und
Diätetik“ HIPPOKRATES 2.Auflage 2007 (2002)
"Für die Behandlung akuter Erkrankungen ist die Sachlage klar. Gilt
es doch, durch eine optimale Therapie Organschäden oder gar den Tod zu
verhindern. Bei chronischen Erkrankungen, erst recht bei
Multiorgan-Erkrankungen wird die EbM sehr zweifelhaft. Der Arzt wird
entmündigt und ferngesteuert. Er ist verpflichtet, wissenschaftliche
"Erkenntnisse" umzusetzen und wird zum Erfüllungsgehilfen klinischer und
industrieller Forschung.
Trotz hoher Wertschätzung durch die Betroffenen und erfolgreicher
Resultate werden andere adjuvante Therapie Maßnahmen ausgeschlossen, wie
z.B. Osteopathie, Akupunktur oder Mikronährstoff-Therapien. Die
Entwicklung neuer Therapien liegt heute fas ausschließlich in den Händen
der Industrie. Diese ist in der Therapiefindung wenig produktiv. Die
Pharmaindustrie investiert in teure Forschungen nur bei Gewinn
versprechenden Projekten.
Dabei bezieht sie durch Sponsoring Hochschulmediziner ein, die dann
natürlich nicht Interessen ungebunden handeln. Weitere Erfolg
versprechende Therapien, die keine Aussicht auf eine breite Vermarktung
oder Patentierbarkeit bieten, werden aus kommerziellen Gründen kaum
überprüft. [...] Die EbM richtet sich nach isolierten Organ-Erkrankungen,
der Kranke wird Facharzt bezogen aufgesplittert. [...] Diverse Fachärzte
laborieren an den Einzelsymptomen, treiben unbewusst die Behandlungskosten
in die Höhe und treten auf der Stelle. Sie leben in der Evidenzfalle.
Glücklicherweise bewahrten sich zahlreiche Ärzte ihre Handlungsfreiheit.
Sie behandeln trotz EbM die Migräne mit Coenzym Q10 und B-Vitaminen oder
spritzen Vitamin B12 bei Gelenks- oder Wirbelsäulenschmerzen. Sie haben
eben ihre Beobachtungen und Erfahrungen über diese nebenwirkungsfreien und
günstigen Präparate gesammelt. [...] Auch Selbsthilfegruppen laufen
Gefahr, in die Evidenzfalle zu tappen. Sie werden von "Leithirschen"
betreut, die aufgrund ihrer Qualifikation mit fachlichen Tunnelblick die
EbM vertreten. [...] Auf mögliche Ursachen und Auslöser der Krankheit hin
befragt, werden diese "Leithirschen" nur schwerlich eingestehen können,
etwas nicht gewusst zu haben. Je höher ihre Reputation, desto beharrlicher
werden sie auf ihre Meinung bestehen. Der Autoritätsglaube von Mitgliedern
der Selbsthilfegruppen tut dann sein Übriges."
Bodo Kuklinski
(b.1944,
FA innere Medizin, Umwelt- und Nährstoffmedizin): „Das HWS-Trauma.
Ursache, Diagnose und Therapie“
Seite 225/226,234 AURUM 3.Auflage 2008 (2006)
Prof.
Dr. Archibald Leman Cochrane (12. Januar 1909 in Galashiels,
Schottland - 18. Juni 1988 in Dorset, England) war ein britischer
Epidemiologe und Begründer der Evidenzbasierten Medizin.
Der englische Schiffarzt James Lind (1716-1794), mit seiner ersten
klinischen Studie über die Wirksamkeit von Vitamin C bei Skorbut ("A
Treatise of the Scurvey" 1753), war für Archi Cochrane das entscheidende
prägende Vorbild.
Von 1932 bis 1935 ist A. Cochrane in psychoanalytischer Behandlung bei
Theodor Reik (in Berlin, Wien und Den Haag). Sein 1934 begonnenes
Medizinstudium am University College Hospital, London unterbricht Cochrane,
um von 1936-1937 auf Seiten der Internationalen Brigaden im Spanischen
Bürgerkrieg teil zu nehmen. Das Studium schließt er am 14. März 1938 ab.
Als Kriegsteilnehmer im "Royal Army Medical Corps" (seit 1939) gerät
Cochrane 1941 auf Kreta in deutsche Kriegsgefangenschaft und ist zunächst
in Griechenland (Saloniki) Lagerarzt, dann in Deutschland interniert. Nach
dem Zweiten Weltkrieg führt er Studien über Pneumokoniose ("Staublunge")
an walisischen Bergarbeitern, von 1947-1948 in den USA über die
Epidemiologie der Tuberkulose durch. Mit der Veröffentlichung seines
bahnbrechenden Buches "Effectiveness and Efficiency - Random
Reflections on Health Services" (1972) gilt er als
"Vater der Evidenzbasierten Medizin".
Besonders während der Zeit der Kriegsgefangenschaft in Griechenland war
ihm als Lagerarzt bewusst geworden, dass viele der Grundannahmen der
Medizin lediglich auf überlieferten Vorurteilen beruhen.
"Ich erwartete Hunderte Fälle
(Gefangenenlager Saloniki mit ca. 15000 Soldaten),
die allein an Diphtherie sterben würden, weil keine Therapie zur Verfügung
stand. Tatsächlich zu beklagen waren jedoch nur vier Todesfälle, wobei
drei dieser Gefangenen auch noch gleichzeitig an Schussverletzungen
laboriert haben.[...] Das zeigt sehr klar die relative Bedeutungslosigkeit
der Therapie im Vergleich mit der Kraft des menschlichen Körpers."
In Zukunft sollten medizinischen Methoden nur dann angewendet werden, wenn
es gesicherte Beweise für deren Nutzen gab. Er beschäftigte sich mit
statistischen Methoden, schuf Standards für klinische Studien und
definierte die Zufallszuteilung (Randomisierung, siehe unten) in eine
Behandlungs- (Verum-) und eine Kontroll- (Plazebo) Gruppe als
Grundvoraussetzung, damit eine Studie Aussagekraft besaß.
siehe auch:
www.cochrane.de/de/Biographie_Archie_Cochrane.htm
1.) "...Die EBM
führt also [...] leicht zu einer geradezu gefährlichen
Polypharmakotherapie, die [...] dem Patienten manchmal mehr schadet als
nützt. [...] Die Gefahr einer Medizin, die vorwiegend auf statistischer
Signifikanz basiert, besteht gerade darin, Patienten nach
Mehrheitsverhältnissen im Kollektiv zu behandeln, ohne ihre individuellen
Bedürfnisse zu berücksichtigen. Metaanalysen, Entscheidungsbäume und
pauschale Richtlinien können zwar für den Arzt eine große Hilfe in
Diagnose und Therapie sein, ihm aber niemals eine Therapieentscheidung im
Einzelfall aufzwingen oder umgekehrt ihm die Verantwortung dafür
abnehmen."
Prim. Univ.-Prof. Dr. Johannes
Bonelli, Internist, Direktor von
IMABE - Institut für medizinische Anthropologie und Bioethik in Wien; ÖÄZ
15.8.08, Seite 20
The Cochrane Colaboration: Internationale Organisation
unabhängiger, hoch qualifizierter Wissenschaftler, deren systematische
Übersichtsarbeiten zu allen Bereichen der Medizin die wissenschaftliche
Spreu vom Weizen trennt. Damit soll Medizinern ermöglicht werden, sich
rasch einen Überblick zum aktuellen Stand der Forschung zu verschaffen,
auch wenn das eigene Studium oder die letzte Fortbildung schon ein paar
Jahre her ist.
www.cochrane.org
"Im Übrigen liegt eine gewisse Ironie
darin, dass wir möglicherweise am ehesten einen Zugang zu den "schnellen
und einfachen Faustregeln" erhalten können, wenn wir die kognitiven
Prozesse jener hervorragenden Ärzte verstehen lernen, die ständig
vorzügliche Entscheidungen treffen, ohne sich in erkennbarer Weise an den
Kanon der Evidenzbasierten Medizin zu halten."
Univ.-Prof. Dr.med. Christopher David
Naylor
(b.1954), University of Toronta / Canada;
Aus: Gerd Gigerenzer (b.1947): „Bauchentscheidungen – Die Intelligenz des
Unbewussten und die Macht der Intuition“ Seite 169, GOLDMANN 2008 (2007)
Der Begriff EbM wurde Anfang
der 90er Jahre von Gordon Guyatt (b.1935) aus der Gruppe um David
Sackett (b.1934) an der McMaster University, Hamilton, Kanada, geprägt.
2.) "...Der häufigste
und folgenschwerste Irrtum in der modernen wissenschaftlichen Diskussion
ist die Meinung, dass hoch signifikant gleichbedeutend ist mit hoch
wirksam. Signifikanz p<0,05 bedeutet aber: Unter der Annahme, dass
die neue Therapie nicht besser ist als die Standardbehandlung, tritt der
erwartete Effekt trotzdem mit fünf Prozent Wahrscheinlichkeit rein
zufällig auf. Die Ärzte wollen aber nicht wissen, wie groß die
Zufallswahrscheinlichkeit falsch positiver Ergebnisse ist, sondern sie
möchten Auskunft darüber haben, ob eine Therapie wirksam ist oder nicht.
Diese Information wird nicht durch die statistische Signifikanz einer
Studie allein geliefert. Diese ergibt bestenfalls eine theoretische
Evidenz für eine Therapie, die dann aber erst durch die statistischen
Kriterien einer Plausibilitätsprüfung bezüglich ihrer tatsächlichen
Wirksamkeit beim individuellen Patienten überprüft werden muss."
Prim. Univ.-Prof. Dr. Johannes
Bonelli, Internist, Direktor von
IMABE - Institut für medizinische Anthropologie und Bioethik in Wien; ÖÄZ
15.8.08, Seite 20
Eine Einteilung nach EbM-Kriterien von Studien / Veröffentlichungen
ermöglicht Aussagen über die Evaluierung (Beschreibung, Analyse und
Bewertung) und über den Evidenzgrad (Studientyp + Qualitätsbewertung).
EbM - Klassen
(nach Centre for Evidence-based Medicine 2009,
www.cebm.net/ ,
www.ebm-netzwerk.de/)
Klasse Ia: Evidenz durch Meta-Analysen
(systematischer Review) von mehreren randomisierten,
kontrollierten Studien.
Klasse Ib:
Evidenz aufgrund von
mindestens einer randomisierten, kontrollierten Studie.
Randomisierte,
kontrollierte Einzelstudie mit engem Konfidenzintervall
(Vertrauensintervall,
Mutungsintervall).
Klasse IIa: Evidenz aufgrund von mindestens einer gut angelegten,
jedoch nicht randomisierten und kontrollierten Studie. Systematischer
Review von Kohortenstudien.
Klasse IIb:
Evidenz aufgrund von mindestens einer gut angelegten quasi-experimentellen
Studie. Einzelne Kohortenstudie /randomisierte, kontrollierte Studie von
geringer Qualität.
Klasse III:
Evidenz aufgrund gut angelegter, nicht-experimenteller
deskriptiver Studien wie etwa Vergleichsstudien, Korrelationsstudien oder
Fall-Kontroll-Studien.
Klasse IIIa: systematischer Review von Fall-Kontroll-Studien.
Klasse IIIb: einzelne Fall-Kontroll-Studie.
Klasse IV:
Nichtexperimentelle Beobachtungsstudien / Kohorten- und
Fall-Kontroll-Studien von geringer Qualität.
Klasse V:
Evidenz aufgrund von Berichten
der Experten-Ausschüsse oder Expertenmeinungen / Konsensusverfahren bzw.
klinischer Erfahrung anerkannter Autoritäten.
3.) "...Die
Plausibilität kann aber nicht berechnet werden, sondern hängt von unserer ärztlichen Erfahrung,
von unserem kritischen
Urteil ab - und nicht zuletzt von den individuellen
Bedürfnissen der einzelnen Patienten. Erst aus der Kombination all
dieser Komponenten kann die Wahrscheinlichkeit abgeschätzt werden,
ob eine
Therapie im konkreten Fall hilfreich sein kann oder nicht."
Prim. Univ.-Prof. Dr. Johannes
Bonelli, Internist, Direktor von
IMABE - Institut für medizinische Anthropologie und Bioethik in Wien; ÖÄZ
15.8.08, Seite 20
"Die
so genannte "Evidence-Based Medicine" (EBM) die sich allein auf "harte",
empirisch messbare Daten stützt, muss sich den Vorwurf machen lassen,
GEIST und HERZ zu ignorieren. Was wir stattdessen brauchen, sind Studien,
die genau diese Faktoren untersuchen: die Kraft des Geistes und der
inneren Haltung des Behandlers sowie des Patienten selbst. So wären dann
auch aussagekräftige Studien zur Homöopathie machbar."
Aus: Andreas Diemer (Arzt, Diplom Physiker): „Die fünf Dimensionen der
Quantenheilung“ S.124. MensSana 2011
Open Label – Studie / Offene
Studie ( z.B. klinische, praxisorientierte Anwendungsstudie).
Bei dieser Form der klinischen Studie sind sowohl die Studienteilnehmer
als auch der Studienorganisator (Arzt)
über das Behandlungsverfahren oder den Wirkstoff und seine Dosierung
informiert. Es ist beiden bekannt, ob Wirkstoff oder Placebo verabreicht
wird. Offene Studien sind weniger aufwendig, schneller durchführbar und
kostengünstiger als randomisierte kontrollierte Studien. Offene Studien
waren und sind die notwendige Voraussetzung für beinahe alle "spannenden"
medizinischen Entdeckungen. Sie sind wichtigste Grundlage
wissenschaftlicher "Vorerkenntnis" und Überprüfung von Ergebnissen.
4.) "...Dem
praktischen Arzt kommt deshalb aufgrund seiner vielfältigen Erfahrung im
persönlichen Patientenkontakt
eine Schlüsselrolle zu.
Seine Aufgabe und ethische Herausforderung ist es, die Errungenschaften
der modernen Medizin nicht Selbstzweck werden zu lassen, sondern sie zum
Nutzen des einzelnen Patienten einzusetzen.
Der Arzt ist zuallererst dem
Patientenwohl verpflichtet und nicht einer anonymen EBM-Instanz."
Prim. Univ.-Prof. Dr. Johannes
Bonelli, Internist, Direktor von
IMABE - Institut für medizinische Anthropologie und Bioethik in Wien; ÖÄZ
15.8.08, Seite 20
Randomisierte kontrollierte Studie
(RCT, Randomized Controlled Trial)
ist das beste Studiendesign, um eine medizinische Intervention und deren
Effekt auf einen definierten Outcome
(Event, Ereignis: Todesfall, Komplikationen, Verbesserungen,
Verschlechterungen) zu untersuchen.
Bei diesem Studiendesign wird eine Gruppe von Patienten oder Probanden
nach dem Zufallsprinzip in zwei oder mehrere Gruppen aufgeteilt (randomisiert).
Die eine Gruppe erhält das zu untersuchende Medikament (Verumgruppe,
Interventionsgruppe, Study Group), während die andere Gruppe eine
konventionelle Therapie (z.B. Vergleichstherapie), ein Placebo
(Placebogruppe) oder nichts erhält.
Der Begriff kontrolliert bezieht sich darauf, dass die Resultate
(Ergebnisse) in der Interventionsgruppe (Verumgruppe, Studiengruppe, Study
Group) mit denen der Kontrollgruppe und damit mit einem Referenzwert ohne
Intervention verglichen wurden.
Im Idealfall steht ein neues, möglicherweise erfolgversprechendes
Medikament für eine bislang unbehandelbare und nicht sehr akute Erkrankung
zur Verfügung. Wird der erwartete Nutzen die möglichen Risiken jedoch
tatsächlich übersteigen?
"Bislang
orientiert sich die herkömmliche Medizin und Forschung sehr an diesen nur
Symptombeschreibenden Diagnosen. Ein und dieselbe Diagnose beruht jedoch
... auf mehreren unterschiedlichen Ursachen. Statistik darf logisch
gesehen eigentlich nur Ähnliches miteinander vergleichen. Diagnosen
beziehungsweise Symptome mit unterschiedlichen Ursachen bilden jedoch
nicht ähnliche, sondern sehr unterschiedliche statistische Daten. Hier
wird in der Medizin ein grundlegender wissenschaftstheoretischer Fehler
immer wieder, das heißt systematisch, begangen: Letztlich werden Äpfel mit
Birnen, also Unähnliches, miteinander verglichen. Auch berücksichtigen die
herkömmlichen Forschungsdesigns nicht die Tatsache, dass sehr viele
Krankheiten durch verschiedene Ursachen gleichzeitig, also multifaktoriell
bedingt sind.
Die so genannten "Doppelblindstudien", die heute immer noch als "neuester
Stand der Wissenschaft" gelten, sind als Forschungsdesigns aus
wissenschaftstheoretischen Gründen heraus nur für Krankheiten mit einer
einzigen Ursache geeignet. Für die Wirksamkeit von Arzneimitteln und die
Ausprägung ihrer Nebenwirkungen sind die Entgiftungsmöglichkeiten des
Körpers ganz entscheidend. In den Studien werden jedoch meist noch nicht
einmal die Unterschiede zwischen Männern, Frauen, Alten und Kindern bei
der Entgiftung, also bei der Verträglichkeit von Arzneimitteln beachtet,
obwohl es sowohl zwischen Frauen und Männern als auch zwischen Jungen und
Alten, Gesunden und Kranken sehr große Unterschiede bei der Entgiftung
dieser Medikamente gibt. Außerdem können weitere 10 bis 15 Prozent der
Bevölkerung bestimmte Entgiftungsenzyme aus genetischen Gründen nicht
genügend bilden."
Aus: Dr. med. Sonja Reiz: "Seelische Beschwerden - Körperliche Ursachen"
Schwachstellen der Medizin: Forschung ohne Ursachenbezug. Seite
14. GU 2007
Nach genauer Aufklärung über den Ablauf der Studie, Voruntersuchung der
Patienten, Einschluss / Ausschlusskriterien und nach Aufklärung und
Einwilligung der Patienten, werden diese nach dem Zufallsprinzip in zwei
Gruppen eingeteilt.
Beide Gruppen werden ein Präparat erhalten, das keine Hinweise auf die
Zusammensetzung bietet.
Die Wirksubstanz wird jedoch nur in der Hälfte der Präparate vorhanden
sein. Weder Arzt noch Patient wissen, welche Gruppe die Wirksubstanz
erhält. Damit sind auch die Erwartungshaltungen auf beide Gruppen gleich
verteilt.
Diese Studie wird somit
placebokontrolliert und doppelblind genannt.
Weiß nur der Patient nicht, was er wirklich bekommt, wird die Studie als
einfachblind bezeichnet.
Nach Beginn der Studie werden alle Ereignisse genau aufgezeichnet,
Unterschiede im Ansprechen und in der Nebenwirkungsrate werden laufend
bewertet. Damit kann die Studie jederzeit abgebrochen werden, falls sich
eindeutige Unterschiede im positiven oder negativen Sinn ergeben.
"Es ist nicht
einzusehen, wieso es wissenschaftlich "seriöser" sein soll, den Zustand
eines behandelten Patienten nicht mit seinem früheren Befinden zu
vergleichen, sondern mit dem Befinden von ähnlichen, unbehandelten
Patienten.
Statistik kann man in beiden Fällen treiben. Es gibt zum Beispiel matched pair-Verfahren, bei denen die Daten je
paarweise miteinander verglichen werden und die Ergebnisse dieses
Vergleichs zusammenfassend ausgewertet werden können. Oder man kann, wie
es in der Medizin jetzt üblich ist, zuerst Gruppen bilden und dann
vergleichen. Keine dieser beiden Methoden ist von vornherein "genauer" als
die andere: Für beide gibt es statistische Tabellen, auf denen man ablesen
kann, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein festgestellter Effekt lediglich
durch den Zufall bedingt ist. Deshalb ist anzunehmen, dass
Statistikmethoden in der Medizin eine reine Modesache sind. In einigen
Jahrzehnten sind vielleicht auch die Doppelblindstudien überholt, deren
Image heute schon ziemlich angekratzt ist"
Christian Bachmann (b.1948, Medizin, Biologie, Schweizer
Wissenschaftsjournalist): „Die Krebs Mafia – Intrigen und
Millionengeschäfte mit einer Krankheit“ Seite 164/165; FISCHER 1983
Randomisierung bedeutet, dass die Zuordnung zu einer Behandlungsgruppe
(etwa Medikament A oder B) nach dem Zufallsprinzip erfolgt.
Zweck der Randomisierung :
1) die Einflussnahme des Untersuchers (Befangenheit) auf die
Zuordnung einer Behandlung und dadurch auf die Studienergebnisse
auszuschließen
2) die gleichmäßige Verteilung von bekannten und nicht bekannten
Einflussfaktoren auf alle Gruppen sicherzustellen.
Dazu muss die Anzahl der zu untersuchenden Personen ausreichend groß sein.
Form und Durchführung der Randomisierung müssen in der Studie angeführt
werden.
Alle randomisierten Studien sind auch kontrollierte Studien.
Kritik:
Eine ethisch relevante Frage ist, ob den der Kontrollgruppe zugelosten
Kranken durch eine Placebogabe ein (möglicherweise) wirksames Medikament
vorenthalten werden darf.
Da aber das Wissen um die Wirksamkeit erst Folge der kontrollierten
Studie ist, spricht dies nur dann gegen die Durchführung einer
kontrollierten Studie, wenn es bereits andere, nachweislich wirksame
Medikamente gegen die Krankheit gibt oder wenn es sich um eine
Wiederholung einer früheren Studie mit positivem Ergebnis handelt.
Der zweite Fall kann zu einem echten Konflikt zwischen Ethik und
Wissenschaftlichkeit führen.
Bei Medikamenten hingegen, für die bisher nur anekdotische Belege oder
grob fehlerhafte
(z.B.: unkontrollierte oder nicht verblendete) Studien existieren, liegt
kein ethischer Konflikt vor, da es solche schwachen Belege bei allen
unwirksamen Mitteln gibt.
Siehe auch Zitate: Gerhard Kienle /
Wenn also von jemandem
klinische Versuche am Patienten verlangt werden>>>>
"Neue Erkenntnisse in der Medizin wurden aber auch durch
Einzelbeobachtungen über klinische Verläufe oder bei
Gruppenvergleichen vor und nach Behandlung in Beziehung zu bisher
üblichen Resultaten erbracht. So gab zum Beispiel nach dem Verbot des
Schlafmittels Thalidomid [Am 26.
November 1961 zog Grünenthal Contergan aus dem Handel - Quelle Wiki]
der französische Arzt Jacob Sheskin
[1964 in einem Leprosorium in Israel]
im Nachtdienst einem an Schmerzen und Schlaflosigkeit leidenden
Leprapatienten Thalidomid [Contergan],
weil nichts anderes verfügbar war. Die nachfolgend beobachtete Abheilung
der Lepra war Anlass, dieses Medikament trotz seiner Nebenwirkungen
weltweit bei dieser Krankheit an-zuwenden. Bei Massenanwendung von
Sulfonamiden während des II. Weltkrieges wurden Blutzucker senkende
Wirkungen festgestellt. Der Siegeszug der Sulfonylharnstoffe zur Senkung
erhöhter Blutzuckerwerte begann. Die Blutzucker senkende Wirkung des
Insulins wurde auch nie durch aufwändige Studien belegt. Es reichten die
Resultate des Blutzuckerabfalls aus."
Bodo Kuklinski
(b.1944,
FA innere Medizin, Umwelt- und Nährstoffmedizin): „Das HWS-Trauma.
Ursache, Diagnose und Therapie“
Seite 235 AURUM 3. Auflage 2008 (2006)
Design:
Eine der drei wichtigen Interpretationen von Wahrscheinlichkeit (neben der
relativen Häufigkeit und dem Überzeugungsgrad). Die Wahrscheinlichkeit
eines Ereignisses hängt hier von der physikalischen Konstruktion (z.B.
eines Würfels) ab.
Historisch gesehen, ging der Begriff „Design“ (engl. “Propensity“, Hang,
Neigung), von den Glückspielen (Würfeln und Roulette) in die
Wahrscheinlichkeitstheorie ein. Die Design Interpretation erlaubt einem
nur dann, von der Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses zu sprechen, wenn
die zu Grunde liegende Konstruktion oder der Mechanismus bekannt sind.
Überzeugungsgrad:
Eine der drei wichtigen
Interpretationen von Wahrscheinlichkeit (neben der relativen Häufigkeit
und dem Design). Die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses entspricht dabei
dem Ausmaß der subjektiven Überzeugung, dass das betreffende Ereignis
eintritt. Historisch gesehen, fand der Überzeugungsgrad vom Rechtswesen
her Eingang in die Wahrscheinlichkeitstheorie, als es um die
Glaubwürdigkeit von Zeugen ging.
Der Grad der Überzeugung muss sich dabei stets den Gesetzen der
Wahrscheinlichkeit unterwerfen (so müssen sich die einzelnen
Wahrscheinlichkeiten zu eins addieren); das bedeutet, nur wenn der
Überzeugungsgrad diesen Regeln folgt, kann er als subjektive
Wahrscheinlichkeit gelten.
Epidemiologie
(gr. epi „auf, über“, demos „Volk“, logos „Lehre“)
Seuchenlehre, Die Lehre der Dynamik von Krankheiten in Populationen:
"Die Epidemiologie befasst sich mit der Untersuchung der Verteilung von
Krankheiten, physiologischen Variablen und sozialen Krankheitsfolgen in
menschlichen Bevölkerungsgruppen sowie mit den Faktoren, die diese
Verteilung beeinflussen." (WHO
Definition)
Als
Prävalenz
("Erkrankungshäufigkeit, -zahl") bezeichnet man die Häufigkeit einer
Krankheit oder eines Symptoms in einer Bevölkerung zu einem bestimmten
Zeitpunkt.
a.)
Periodenprävalenz:
Die P. in einem bestimmten Zeitraum (z.B. 1 Jahr) oder als
Lebenszeitprävalenz auf die gesamte Lebenszeit bezogen.
b.)
Punktprävalenz:
die P. zu einem bestimmten Zeitpunkt (z.B. an einem bestimmten Stichtag)
Unter
Inzidenz
("Neuerkrankungen") versteht man die Anzahl neu aufgetretener
Krankheitsfälle innerhalb einer definierten Population in einem bestimmten
Zeitraum. Der Begriff Inzidenz wird darüber hinaus auch als Maß für die
Häufigkeit eines bestimmten Merkmals bzw. Ereignisses verwendet
"Eine
fast endlose Zahl von Beobachtungen und Experimenten haben die Hypothese
verfälscht, Nahrungscholesterin und Fette sowie ein hoher
Cholesterinspiegel spielten eine Rolle bei der Entstehung der
Arteriosklerose und der Herz-Kreislauf-Erkrankung. Diese Hypothese wird
aufrechterhalten, weil angeblich stützende, aber unbedeutende Erkenntnisse
aufgebauscht und die meisten widersprüchlichen Ergebnisse falsch
interpretiert, falsch zitiert oder einfach ignoriert werden."
Uffe Ravnskov
(b.1934, MD,PhD, unabhängiger dänischer
Forscher): “The Cholesterol Myths - Exposing the Fallacy that saturated
Fat and Cholesterol cause Heart Disease“ New Trends Publishing 2000,
“Mythos Cholesterin – Die zehn größten Irrtümer” herausgegeben von
Udo Pollmer
(1954), HIRZEL 3.Auflage 2005
Man kann die Epidemiologie auch als den
"Nachrichtendienst des
Gesundheitswesens" bezeichnen,
denn sie erbringt folgende Leistungen: 1.) Information über die Häufigkeit
von Krankheiten 2.) Hinweise auf bisher unbekannte Gesundheitsstörungen
3.) Beitrag zur Aufklärung von Risikofaktoren und Erkrankungsursachen 4.)
Bestimmung der Verteilung von Erkrankungsursachen und Risikofaktoren in
der Bevölkerung oder in der Umwelt (Voraussetzung für präventive
Maßnahmen) 5.) Kontrolle der Wirksamkeit von Maßnahmen des
Gesundheitswesens
Die Epidemiologie (Bevölkerung bezogen) unterscheidet sich wesentlich von
der klinischen Medizin (Individuum bezogen), Methoden und Ergebnisse
beider ergänzen sich gegenseitig und zwar sowohl im Bereich der Diagnostik
als auch in der Therapie. [Aus:
www.infektionsnetz.at/TextExtEpidemiologie.phtml]
"Die
Epidemiologie untersucht die statistische Beziehung, die bei verschiedenen
Bevölkerungen zwischen dem Auftreten eines bestimmten Phänomens, in diesem
Fall der KHK
(Koronare Herzkrankheit),
und dem Auftreten derjenigen Faktoren
(Wohlstand, Sitzende Tätigkeit,
Rauchen, Industriezucker Konsum, gesättigte Fette, Cholesterin,
chronischer Stress),
die als Grund für dieses Phänomen vermutet werden, besteht. [...]
Nehmen wir einmal an, wir fänden eine durchgängige Beziehung
(Korrelation)
zwischen der KHK und dem Verzehr gesättigter Fettsäuren.
Egal wie stark die Beziehung
(Korrelation)
zu sein scheint,
so wäre sie keineswegs ein Beweis dafür, dass gesättigte Fettsäuren die
KHK verursachen. Es besteht immer die sehr reale Möglichkeit, dass ein
anderer, noch nicht entdeckter Störfaktor der wahre Schuldige ist.
Schließlich ist es kein Geheimnis, dass Bevölkerungen, die größere Mengen
an gesättigten Fettsäuren konsumieren, auch mehr verfeinerte
Kohlenhydrate, Pflanzenöle, gehärtete Fette, verarbeitete Lebensmittel zu
sich nehmen, und dass sich unter ihnen viele Personen befinden, die eine
sitzende Tätigkeit ausüben und chronisch gestresst sind. [...] Um als
kausal akzeptiert zu werden, muss eine Beziehung
(Korrelation)
plausibel (einleuchtend,
nachvollziehbar)
erklärbar sein und sich auch jederzeit und wiederholt durch streng
kontrollierte Versuchsreihen wissenschaftlich nachweisen lassen. In
Hinsicht auf die Erfüllung dieser wichtigen Kriterien - Plausibilität,
Beständigkeit und klinische Beweisbarkeit - scheitert der epidemiologische
Beweis, gesättigte Fettsäuren mit der KHK zu verbinden, auf der ganzen
Linie."
Anthony Colpo
(b.1968, US-Wissenschaftsjournalist): „Der große Cholesterin-Schwindel.
Warum alles, was man Ihnen über Cholesterin, Diät und Herzinfarkt erzählt
hat, falsch ist!“ (The Great Cholesterol Con) KOPP 2009
Paradigma
(Pl. Paradigmen bzw. Paradigmata) kommt aus
dem Griechischen (parádeigma; para = neben und deiknynai = zeigen,
begreiflich machen) und bedeutet Beispiel, Vorbild,
Muster oder Abgrenzung, Vorurteil.
Seit dem späten 18. Jahrhundert wird das Wort als erkenntnistheoretischer
Ausdruck benutzt, um wissenschaftliche Denkweisen zu beschreiben. Die
populärste Gebrauchsweise des Wortes wissenschaftliches Paradigma [Lehrmeinung,
Denkrahmen, Leitbild, State of the Art, Fleck’sches Denkkollektiv (1935)]
geht auf den amerikanischen Wissenschaftstheoretiker und
Wissenschaftshistoriker Thomas Samuel Kuhn [1922-1996 Cambridge,
Massachusetts] zurück, der es in diesem Zusammenhang auch als
"Lehrmeinung" („konkrete Problemlösungen, die die Fachwelt akzeptiert
hat“) übersetzt. Er versuchte damit einen Satz von Vorgehensweisen zu
beschreiben.
In seinem Buch „Die Struktur wissenschaftlicher Revolutionen“ („The
Structure of Scientific Revolution“ 1970) - Wissenschaft als Wechselspiel
zwischen Phasen der Normalwissenschaft und der wissenschaftlichen
Revolutionen - definiert er ein wissenschaftliches Paradigma als:
• das, was beobachtet und überprüft wird,
• die Art der Fragen, welche in Bezug auf ein Thema gestellt werden und
die geprüft werden sollen,
• wie diese Fragen gestellt werden sollen,
• wie die Ergebnisse der wissenschaftlichen Untersuchung interpretiert
werden sollen.
Thomas Kuhn meint mit Paradigma also ein vorherrschendes Denkmuster in
einer bestimmten Zeit. Paradigmen spiegeln einen gewissen allgemein
anerkannten Konsens über Annahmen und Vorstellungen wider, die es
ermöglichen, für eine Vielzahl von Fragestellungen Lösungen zu bieten. In
der Wissenschaft bedient man sich in diesem Zusammenhang auch oft
Modellvorstellungen (Leitbild), anhand derer man Phänomene zu erklären
versucht.
Nach Kuhn ist ein Paradigma solange anerkannt, bis Phänomene auftreten,
die mit der bis dahin gültigen Lehrmeinung nicht vereinbar sind. Zu diesem
Zeitpunkt werden neue Theorien aufgestellt, die dann meist zwischen den
Verfechtern der unterschiedlichen Lehrmeinungen ausgefochten werden. Setzt
sich dann eine neue Lehrmeinung durch, spricht man vom Paradigmenwechsel.
Bereits 1938 - also 32 Jahre vor Thomas Kuhns Buch "Die Struktur
wissenschaftlicher Revolutionen" (1970), heute ein Standardwerk der
wissenschaftstheoretischen Debatte – findet sich bei Gaston Bachelard
(1884-1962) einem französischen Philosophen, der sich mit
Wissenschaftstheorie und Dichtung gleichermaßen beschäftigte, die Betonung
der "Diskontinuität" (Unstetigkeit)
als entscheidendes Merkmal wissenschaftlicher
Entwicklung.
["La Formation de
l’esprit scientifique. Contribution à une psychoanalyse de la connaissance
objective". Paris, 1938; deutsche Ausgabe: "Die Bildung des
wissenschaftlichen Geistes. Beitrag zu einer Psychoanalyse der objektiven
Erkenntnis". Übers. von Michael Bischoff, F/M: Suhrkamp, 1978.]
Semmelweis Reflex: Darunter versteht man
die automatische Zurückweisung oder Ablehnung
einer Information oder wissenschaftlichen Entdeckung ohne weitere
Überlegung oder Überprüfung des Sachverhaltes.
Die Begriffsbildung wird dem
amerikanischen Autor Robert Anton Wilson [1932-2007] zugeschrieben.
Ignaz Philipp
Semmelweis (1818-1965, "Retter der Mütter") war ein ungarischer Arzt
im damaligen Österreich-Ungarn. Er studierte an den Universitäten Pest und
Wien Medizin und erhielt 1844 seinen Doktorgrad an der Universität Wien.
Er erkannte die Ursache für das Kindbettfieber und führte als erster
Hygienevorschriften für Ärzte und Krankenhauspersonal (1848,
Händewaschung mit Chlorkalk) ein.
Semmelweis war Assistenzarzt in der Klinik für Geburtshilfe in Wien. Es
war bekannt, dass in der Abteilung, in der Ärzte und Medizinstudenten
arbeiteten, die durch das Kindbettfieber bedingte Sterblichkeit wesentlich
höher lag als in der zweiten Abteilung, in der Hebammenschülerinnen
ausgebildet wurden. Semmelweis wies seine Studenten daher an, sich nach
Leichensektionen die Hände mit Chlorkalk zu desinfizieren – wie sich
herausstellte, eine wirkungsvolle Maßnahme, da die Sterblichkeitsrate von
12,3 % auf 1,3 % absank.
Trotz dieses Erfolgs wurden die Arbeiten von Semmelweis lange Zeit
nicht anerkannt.
Seine Studenten hielten Sauberkeit schlicht für unnötig, und viele
Ärzte wollten noch immer nicht wahrhaben, dass sie selbst die Verursacher
jener Krankheit waren, die sie eigentlich heilen wollten.
Anstatt ihn als Pionier hygienischen Fortschritts zu würdigen, schlugen
die von ihm oft heftig angegriffenen Arztkollegen zurück und ließen
Semmelweis nach einem nervösen Zusammenbruch im Juli 1865 ohne weitere
Diagnose in die Irrenanstalt Döbling bei Wien einliefern. Einigen Quellen
zufolge soll Semmelweis' Einlieferung in die Irrenanstalt auf eine Intrige
zurückzuführen sein. 1862 hatte er in einem offenen Brief an die
Ärzteschaft gedroht, die geburtshelfenden Ärzte öffentlich als Mörder
anzuprangern, da sie seine Hygienevorschriften immer noch nicht
anwendeten. Am 13. August 1865, zwei Wochen nach seiner Einweisung,
starb er infolge einer kleinen Verletzung, die er sich bei einem Kampf mit
dem Anstaltspersonal zugezogen hatte, an einer Blutvergiftung. Anderen
Berichten zufolge soll er auf dem Anstaltshof von Pflegern erschlagen
worden sein.
Erst 1867 wurde vom schottischen Chirurgen Joseph Lister
(1827–1912; „Vater der antiseptischen Chirurgie“)
das Besprühen des Operationsfeldes mit desinfizierendem Karbol (Phenol) in
die Chirurgie eingeführt und damit ein steiler Abfall der Sterblichkeit
(Mortalität) im Operationssaal erreicht. Er versorgte als erster Wunden
mit in Karbolsäure getränkten Verbänden (Listerscher Verband). Im Zuge
dieses Fortschrittes entwickelte sich allmählich eine Ärztegeneration, die
die Umsetzung von allgemeinen Hygienemaßnahmen (Hände-, Geräte-,
Operationssaal-, Oberflächendesinfektion usw.), auch bei Frauen im
Kreissaal, als selbstverständlich erachteten und die wissenschaftliche
Welt wurde sich posthum der Bedeutung von Ignaz Semmelweis' Erkenntnissen
gewahr.
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Quellen:
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Hund, der Eier legt – Erkennen von Fehlinformation durch Querdenken“
rororo 2001, „Der Schein der Weisen –Irrtümer und Fehlurteile im täglichen
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„Was kann ich selbst für mich tun? Patientenkompetenz in der modernen
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verstehen – Eine Gebrauchsanweisung“ PIPER 2001, „Wir kurieren uns zu Tode
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populären Irrtümer – Weitere Vorurteile. Missverständnisse und Denkfehler
von Advent bis Zyniker“ PIPER 2.Auflage 2001
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Missverständnisse, Vorurteile und Denkfehler von Altbier bis Zyniker“
EICHBORN Lexikon 2001
Gero von Randow: „Das Ziegenproblem - Denken in Wahrscheinlichkeiten“
rororo 10.Auflage 2001, „Der Fremdling im Glas und weitere Anlässe zur
Skepsis, entdeckt im Skeptical Inquirer“ (The Sceptical Inquirer 1993)
rororo 1996
Dietrich Dörner: „Die Logik des Mißlingens – Strategisches Denken in
komplexen Situationen“ rororo 13.Auflage 2000
Siegfried Bär: „Forschen auf Deutsch – Der Machiavelli für Forscher und
solche die es noch werden wollen“ HARRI DEUTSCH 3.Auflage 1996 Federico Di
Trocchio: „Der große Schwindel – Betrug und Fälschung in der Wisenschaft“
(Le bugie della scienzia. Perche e come gli scienziati imbrogliani 1993)
rororo 1994
Uffe Ravnskov: “The Cholesterol Myths - Exposing the Fallacy that
saturated Fat and Cholesterol cause Heart Disease“ New Trends Publishing
2000, “Mythos Cholesterin – Die zehn größten Irrtümer” herausgegeben von
Udo Pollmer (b.1954), HIRZEL 3.Auflage 2005 (2002)
Ludwik Fleck (1896-1961, polnischer Mikrobiologe, Mediziner und als
Wissenschaftstheoretiker): „Entstehung und Entwicklung einer
wissenschaftlichen Tatsache - Einführung in die Lehre vom Denkstil und
Denkkollektiv“ Suhrkamp 1999 (1935)
Thomas S. Kuhn (1922-96,amerikanischer Wissenschaftstheoretiker und -historiker):
„Die Struktur wissenschaftlicher Revolutionen“ Suhrkamp 1997 („The
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Gaston Bachelard (1884-1962, frz.Philosoph, Epistemomolge): „Die Bildung
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