Statistik Glossar & Allerlei
 

"Die Wahrscheinlichkeit für gute Ideen
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


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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


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" (c
om = 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.
 
Krebspatienten
3,1 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.
 

"Der Patient braucht die Freiheit,
die medizinische Ordnung
zu durchbrechen"

 
Karl Theodor Jaspers
(1883-1969)
deutscher Psychiater, Philosoph

Die vier Ebenen des Patientseins
 
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 außen
2.

 
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 hat
1.

 
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)


No
cebo 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):
 

 
PATIENT
 
mangelnde Motivation
 
Misstrauen
 
Erwartung einer Verschlimmerung
 
Krankheitsgewinn
 
fehlende Bereitschaft zur Mitarbeit
 
Ängstlichkeit
 
Ideologien
 




NOCEBO


BEHANDELNDER - THERAPEUT

 
schlechte Informationsvermittlung
 
 schlechter Ruf
 
fehlende Empathie
 
Ideologien
 
ängstigende Beipackzettel
 
nebenwirkungsreiche Behandlung
 
keine Zeit, kein Interesse
 

 "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

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.]
 

Diese Aussage kann wahr oder falsch sein, aber die Angabe einer Einzelfall- Wahrscheinlichkeit kann niemals widerlegt werden (es sei denn, die Wahrscheinlichkeit ist null oder eins.).
 
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.
 
3. Relative Häufigkeit:

Eine der drei wichtigsten Interpretationen von Wahrscheinlichkeit (neben dem Überzeugungsgrad und dem Design).
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 = rel. 43,48%

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.

 


"Als ich den gelehrten Astronomen hörte,
als die Beweise, die Ziffern, in Kolonnen vor mir aufgereiht wurden,
als mir die Karten und Diagramme gezeigt wurden,
um sie zu addieren, zu teilen und zu messen,
 
als ich dasaß und dem Astronomen zuhörte, wo er unter
großem Applaus im Vorlesungsraum seinen Vortrag hielt,
 
wie bald und unerklärlich wurde ich müde und elend,
bis ich aufstand, hinausschlüpfte und allein
in die mystische, feuchte Nachtluft hinausging
und von Zeit zu Zeit in vollkommener Stille
zu den Sternen aufsah.
"


Walt Whitman
(1819-92)
US-amerikanischer Dichter
Aus: Gedichtband "Leaves of Grass" (Grashalme) 1855
180: "When I heard the Learn’d Astronomer"
(Als ich den gelehrten Astronomen hörte)


Quellen:

Gerd Gigerenzer (b.1947, dtsch. Kognitionspsychologe): „Das Einmaleins der Skepsis - Über den richtigen Umgang mit Zahlen und Risiken“ Berlin Taschenbuch  2004; „Bauchentscheidungen – Die Intelligenz des Unbewussten und die Macht der Intuition“ GOLDMANN 2008 (2007)
Hans Peter Beck Bornholdt (b.1950), Hans Hermann Dubben (b.1955): „Der Hund, der Eier legt – Erkennen von Fehlinformation durch Querdenken“ rororo 2001, „Der Schein der Weisen –Irrtümer und Fehlurteile im täglichen Denken“ Hoffmann und Campe 2001
Gerd Bosbach (b.1953), Jens Jürgen Korff (b.1960): „Lüben mit Zahlen. wie wir mit Statistiken manipuliert werden.“ HEYNE 2.Auflage 2011
Asmus Finzen (geb. 1940): „Warum werden unsere Kranken eigentlich wieder gesund? - Räsonieren über das Heilen“ Edition Das Narrenschiff im Psychiatrie Verlag 2002
Annette Bopp, Delia Nagel, Gerd Nagel: „Was kann ich selbst für mich tun? Patientenkompetenz in der modernen Medizin“ RÜFFER&RUB 2005
Christoph Bördlein: „Das sockenfressende Monster in der Waschmaschine – Eine Einführung ins skeptische Denken“ Alibri 2002 Rudolf Taschner: „Der Zahlen gigantische Schatten – Mathematik im Zeichen der Zeit“ VIEWEG 2. Auflage 2005
Walter Krämer: „So lügt man mit Statistik“ PIPER 2000, „Statistik verstehen – Eine Gebrauchsanweisung“ PIPER 2001, „Wir kurieren uns zu Tode – Rationierung und die Zukunft der modernen Medizin“ Ullstein 1997 (1993)
Walter Krämer, Götz Trenkler, Denis Krämer: „Das neue Lexikon der populären Irrtümer – Weitere Vorurteile. Missverständnisse und Denkfehler von Advent bis Zyniker“ PIPER 2.Auflage 2001
Walter Krämer, Wolfgang Sauer: „Lexikon der populären Sprachirrtümer – 300 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 Structure of Scientific Revolution“ 1970)
Gaston Bachelard (1884-1962, frz.Philosoph, Epistemomolge): „Die Bildung des wissenschaftlichen Geistes – Beitrag zu einer Psychoanalyse der objektiven Erkenntnis“ SURKAMP 1987 (1938)
Harry Gordon Frankfurt (b.1929, Prof. em. für Philosophie Princeton Universität New Jersey (USA): „Bullshit“ (On Bullshit 2005) SUHRKAMP 2006
Atul Gawande (b.1965, US-Chirurg, Philosoph, Ethiker): „Die Schere im Bauch – Aufzeichnungen eines Chirurgen“ (Complications – A Surgeon's Note on an Imperfect Science 2002) GOLDMANN 2003
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Samuel Gorovitz: “Moral Problems in Medicine” Prentice-Hall 1976; “Doctors' Dilemmas: Moral Conflict and Medical Care” Macmillan 1982
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Willard Gaylin (b.1925, US Psychiater): “Von der Wiederkehr der Liebe” (Rediscovering Love 1986) ECON1990