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Wenn alle ihre persönlichen Erfahrungen als allgemeingültig verbreiten, tu ich das auch mal, ausnahmsweise: Lockdown ist nicht Lockdown

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Unter Eminence based Medicine versteht man, im Gegensatz zur Evidenz basierten Medizin Entscheidungen, die primär auf persönlicher Erfahrung (Meinung) mehr oder weniger berühmter Leithammel (Ärzte, Pfleger, Gesundheitspolitiker,… Experten) beruht und nicht auf systematisch bewiesenen Nutzen, einer Entscheidung.

Auch wenn „Nutzen“ in der Medizin überraschend vielfältig interpretiert werden kann, und für viele notwendige Entscheidungen in der Medizin einfach keine ausreichende Evidenz (z. B. in Form von geeigneten Studien) vorliegt, hänge ich – wo geht – eher evidenzbasierten Entscheidungsprozesse an.

Wer sich da mehr vertiefen will, für den steht hier auf dem Blog eine entsprechende Online Vorlesung zur Verfügung (Links siehe unten).

Wenn ich aber ausnahmsweise meine persönlichen Erfahrungen in einem großen Spital für repräsentativ halten würde, dann würde ich davon ausgehen, dass sich die Patienten sich im zweiten Lockdown ganz anders als im ersten verhalten.

Im Frühjahr brachen in der Diagnostik, auch bereits terminlich vereinbarte, ambulante Kontrolluntersuchungen rasch auf ein sehr niedriges Niveau herunter und es verblieben überwiegend Patienten mit sehr schweren akuten Erkrankungen oder bereits laufenden Therapien. Geplante stationäre Aufnahmen für Spezialtherapien wurden überwiegend wahrgenommen, obwohl man sich im Spital oft nicht sicher fühlte. Zur Erinnerung, wir hatten damals viel weniger Virusträger im Lande als heute!

Applaus

Aktuell gibt es zwar vermehrte Anrufe, ob der Ambulanzbetrieb überhaupt aufrecht ist und vermehrte Umbuchungen durch Absagen und Neuanfragen, die Patientenzahl geht insgesamt aber kaum zurück.

Während im Frühjahr die ganzen „Ich möchte mir das mal anschauen lassen“ Selbstzuweiser mit einem Schlag von der Bildfläche verschwanden, ist es dazu bislang nicht gekommen.

Die Angst sich im Krankenhaus anzustecken scheint im Gegensatz zum Frühjahr aktuell kaum jemanden zu bekümmern.

Natürlich gilt das alles nur für geplante Termine und elektive (konservative) Therapien, jedoch scheint es mir plausibel, dass die Schützen wir die Spitäler Kampagne zu Jahresbeginn zu ganz anderem Patientenverhalten führte, als das jetzt im Vordergrund stehende Motiv der warnenden Intensivmediziner.
Da seit heute auch im Wiener Gesundheitsverbund (www.info.gesundheitsverbund.at vormals KAV) ein generelles Besuchsverbot und eine Aufforderung Ambulanzen nur bei medizinischem Erfordernis aufzusuchen (?!?) verkündet wurde wird sich das Verhalten ab heute auch wieder ändern.

Auf den ersten Blick könnte man die veränderte Reaktion der Patienten einfach als Ermüdungserscheinung abtun, ich finde aber das Experiment in dieser riesigen gesellschaftlichen Skinnerbox verdient aber eine eingehendere Analyse unter Einbeziehung verschiedener extra- und intramuraler Fächer, um vielleicht bei der nächsten Krise etwas zielgerichtetere PR zu betreiben.
Die Kollateralschäden der Kampagne im Frühjahr (COVID -19: Was hilft werden wir zu spät wissen, was schadet sehen wir gleich) sind ja schon einigermaßen aufgedeckt, ob die aktuell ausgelösten Reaktionen so viel weniger Kollateralschäden auslösen, mag bezweifelt werden.

Links zur Vorlesung Clinical Decision Making (zT aus den 90ern des vorherigen Jahrhunderts):

1 Am Anfang war die Diagnose – Clinical Decision making Not only for Dummies
2 Anamnese – aber
3 Anamnese – wer hat das Wort?
4 Wie denkt der Arzt, wenn er denkt? Daumenregeln
5 Die Pathognomie finden Sie nur im Lehrbuch
6 Erfahrung hat man immer zu spät
7 Der unverzeihende lineare Algorithmus
8 Information und Bias
9 Was ist schon normal
10 Regenwarnung und Rettung durch einen Presbyterianer
11 ROC around the clock
12 Quite mean, the Regression to the Mean
13 Symptoma – Symptom für eine falsche Entwicklung der Medizin
14 Zebras revisited

Der ökonomische Trugschluss mit der Überbefundung in der Medizin
Babylonische Zustände in der Medizin
Wie verhindern Sie unnötige Zuweisungen? Einfache Fragen statt komplexer Algorithmen
Dr. Google is a Liar: Falschmeldung über Gesundheitsthemen und typische Folgefehler
Ja was nun, oder was an der medizinischen Wissenschaft so verwirrt

Written by medicus58

18. November 2020 at 17:34

14 Zebras revisited

with one comment


Zebra
Wir haben hier schon in Lektion 4 Wie denkt der Arzt, wenn er denkt? Daumenregeln (http://sprechstunde.meinblog.at/?blogId=87243) einen der beliebtesten Kalauer der „klinischen Eselsbrücken“ zitiert:

If you hear hoofbeats, think of horses not of zebras.
(Wenn Du Pferdegetrappel hörst, denke (in Europa) zuerst an Pferde und nicht an Zebras)

Diese Regel richtet sich vorzugsweise an Medizinstudenten, die „angestrebert“ mit allerlei ungeordnetem Faktenwissen sehr häufig zuerst an das Spektakuläre denken und darauf vergessen, dass die Vortestwahrscheinlichkeit für so eine spektakuläre Lösung sehr gering ist.

Trotzdem gibt es natürlich auch diese seltenen Diagnosen/Krankheiten und im Gegensatz. zum hier kürzlich kritisierten Zugang, bereits am Anfang des Diagnosegangen sich auf Basis einiger Symptome Differentialdiagnosen vorschlagen zu lassen: 
13 Symptoma – Symptom für eine falsche Entwicklung der Medizin (http://sprechstunde.meinblog.at/?blogId=88871)

Kann dieser Zugang nach einem bislang frustranen Diagnosegang durchaus hilfreich sein: FIND ZEBRA http://arxiv.org/abs/1303.3229 

Auf ORF Science wird in deutscher Sprache erklärt, wie hier dänische Wissenschaftler einen zu Dr. Google alternativen Suchalgorithmus für „orphan diseases“ entwickelt haben, weil „was definitionsgemäß selten ist, lässt sich mittels Linkpopularität nur unzureichend erfassen“.
http://science.orf.at/stories/1714649/

Zum Ausprobieren (in englischer Sprache), hier die Homepage:
http://rarediseases.imm.dtu.dk/FindZebra/default/index 
und zum Nachlesen auch, wobei einige Einträge hier nicht ganz den Definitionen entsprechen, was aber auch daran liegt, dass die Prävalenz (Häufigkeit) mancher Erkrankungen regional stark schwankt: 
http://www.hon.ch/HONselect/RareDiseases/index_de.html 

Ein kurzer eigener Test mit:
cough, muscle weakness, double vision

bringt wirklich an erster Stelle das Lambert-Eaton Syndrom an das ich bei meinem Test gedacht habe
http://de.wikipedia.org/wiki/Lambert-Eaton-Rooke-Syndrom

Respekt!

aber auch anderes spuckt die Suchmaschine aus:

Idiopathic intracranial hypertension
Myasthenia gravis
Pseudotumor Cerebri
Centronuclear myopathy
Myasthenia Gravis
Chronic progressive external ophthalmoplegia
Lambert-Eaton Myasthenic Syndrome
Progressive Supranuclear Palsy
SMA
Myopathy, Tubular Aggregate
Myasthenia Gravis
Machado-Joseph Disease
Muscular Dystrophy, Oculopharyngeal
Becker Muscular Dystrophy (BMD)
Charcot-Marie-Tooth Disease, Axonal, Type 2J
Spinal muscular atrophy
Glycogen storage disease type II
Sandhoff disease20 Polymyositis

Auch deshalb warnen die Autoren, dass diese Suchmaschine nicht für Laien gedacht war … 
die Möglichkeiten seine Hypochondrie zu perfektionieren sind nämlich hoch …

Written by medicus58

20. März 2013 at 17:22

12 Quite mean, the Regression to the Mean

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Regressiontothemean
Ehe wir uns mit den „höheren Weihen“ der medizinischen Diagnostik (EBEM et al.) auseinandersetzen, wollen wir uns noch etwas länger mit den Eigentümlichkeiten von Testverfahren auseinandersetzen, wobei nochmals in Erinnerung gerufen werden muss, dass Test in diesem Zusammenhang jedes Verfahren (Anamnese, körperliche Untersuchung, Labor, Bildgebung, bis zu diagnostisch invasiven Verfahren) bedeutet.

Aus dem bisher gesagten sollte eigentlich schon klar geworden sein,
dass jeder Test nur dann gerechtfertigt ist, wenn er die nachfolgende klinische Entscheidung sicherer, d.h. weniger fehlerbehaftet macht.

Im Hinblick auf eine – nicht zuletzt von der US-amerikanischen Rechtssprechung forcierten – Absicherungsmedizin muss aber stehts klar bleiben, dass der diagnostische Zugewinn in einem Diagnosegang absolut immer geringer werden wird, was die im letzten Kapitel vorgestellten ROC Kurven m.E. wunderschön verdeutlichen.

Vor diesem Hintergrund müsste jeder naturwissenschaftlich geschulte Arzt auf die Frage seines Patienten oder Richters, ob er sich absolut (100%) sicher wäre, mit einem deutlichen NEIN antworten. 

Jeder weitere diagnostische Schritt führt im besten Fall zu einer asymptotischen Annäherung an die „richtige Diagnose“.

Ein Test macht nur Sinn, wenn die Nachtestwahrscheinlichkeit sich gegenüber der Vortestwahrscheinlichkeit ändert.

Der größte diagnostische Zugewinn ist immer bei mittlerer Vortestwahrscheinlichkeit zu erwarten.
Im Umkehrschluss sagt dieser Satz auch, dass es in der klinsichen Diagnostik nur mit enorm großen Aufwand möglich ist, eine Krankehit gänzich auszuschließen oder ganz sicher z ubeweisen. Wie wir ebenfalls gesehen haben ist es in dieser Situation viel wahrscheinlicher, das ein falsch positiver oder negativer Testbefund verwirrt.

Regression to the Mean
http://de.wikipedia.org/wiki/Regression_zur_Mitte 
Einer meiner klinischen Lehrer empfahl stets die Wiederholung von abnormen Testergebnissen, die so gar nicht zu den bisherigen Verdachtsdiagnosen passten: 

Wiederholung führt zur Normalisierung abnormer Laborergebnisse.

und er behielt meistens recht.

Man muss sich nur vor Augen halten, dass die nachträgliche Beruhigung von Arzt und Patient eine trügerische ist. in Wirklichkeit zeigt sie weder die Gesundhung des Patienten noch die Aufdeckung eines (zuerst) falschen Laborbefundes an, sondern reflektiert einfach die Streubreite jedes Testverfahrens. 
Bemühen Sie sich mit geschlossenen Augen mit einem Bleistift einen Punkt in einem Kreis auf einem vor Ihnen liegenden Blatt Papier zu machen. Es ist sehr unwahrscheinlich, dass sie den Kreismittelpunkt treffen. Wenn sie den Versuch aber 100x wiederholen, wird die Punktwolke um den Mittelpunkt liegen. Wenn nicht besuchen Sie Ihren Neurologen.
Dieses Phänomen tritt auch sehr häufig bei Therapiestudien auf, wo einer Befundnormalisierung auch in der Placebogruppe bemerkt wird. Neben einer reihe anderer Faktoren ist dafür auch verantwortlich, dass Wiederholungen von TEsten mit einer gewissen Streubreite dazu führen, dass die Werte hin zu einem Mittelwert konvergieren. 
Andere Effekte, die sich in erster Linie auf die Ergebnisse medizinischer Vergleichstudien auswirken sind
Hawthorne-Effekt: Ändern Studienteilnehmer aufgrund der Studienteilnahme
ihr natürliches Verhalten, kann das – insbesondere in der Kontrollgruppe
– zu einer Überschätzung von Behandlungseffekten führen. 
Simpson-Paradox: Wenn (un)bekannte Einflussfaktoren (Confounder)
auf das Studienergebnis einwirken, kann das Gesamtergebnis einer (Fallkontroll-) Studie durch Subgruppenanalysen auf den Kopf gestellt werden.
und das Will-Rogers-Phänomen: Verbessern sich die diagnostischen Möglichkeiten oder wird die Prävalenz einer Erkrankung künstlich angehoben, kann sich die Prognose eines Patienten verbessern, ohne dass sich an seinen Messwerten irgendetwas geändert hat.

Da es hier i.e.L. um den Diagnosegang des individuellen Patienten geht und nicht um eine Kritik klinischer Studien, werden wir uns hier nicht weiter verbreiten. Interessierten sei aber ein sehr leicht verständlicher Artikel dazu ans Herz und Hirn gelegt: 
http://www.medicalforum.ch/pdf/pdf_d/2006/2006-46/2006-46-194.PDF

ROC around the clock

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Gehen Sie von einem sehr guten klinischen Bluttest (z.B. auf Grippeviren) aus, der eine 90%-ige Sensitivität und 90%-ige Spezifität hat, aus und schätzen Sie, wie groß die Wahrscheinlichkeit ist, dass ein Patient, der einen positiven Test hat, auch wirklich erkrankt ist.

Wir befinden uns vor einer Grippewelle und die Krankheitsprävalenz beträgt aktuell 1:1000, d.h. ein Mensch von 1000 ist schon angesteckt …..

so endete das letzte Kapitel und es wird Zeit für die Auflösung:

Der positive Vorhersagewert, so nennt man das, wonauch gefragt wurde, beträgt 0,9%!

Wären wir aber schon am Höhepunkt der Grippewelle und nicht 1:1000 sondern bereits 1 : 100 Personen haben sich angesteckt, dann wäre der positive prädiktive Wert schon 8,3%.

Was lernen wir daraus?

Sens und Spec eines Testes sagen für sich genommen über den erreichbaren klinischen Erkenntnisgewinn wenig aus, wenn das gesuchte Merkmal sehr selten ist.

komplizierter wird die Sache nun durch die schon angesprochenen Normalwerte
Diese gelten natürlich nicht nur für Blutteste, sondern jedes Testverfahren. 
Ein Radiologe kann im CT zB. einen Lymphknoten schon mit einem Durchmesser von 5 mm als pathologisch diagnostizieren und hat dadurch die Sensitivität seines Testes deutlich angehoben, d.h. er wird weniger Lymphknotenmetastasen übersehen, nur fällt seine Spezifität in den Keller, d.h. viele der von ihm als pathologisch beschriebenen Lymphknoten sind dann gar keine Metastasen sondern normal große oder gering entzündlich veränderte Lymphknoten.

Um dieses Phänomen zu veranschaulichen und um zwei Testverfahren unabhängig von den jeweils festgelegten Normalweten vergleichen zu können, wurde die ROC Analyse (http://de.wikipedia.org/wiki/Receiver_Operating_Characteristic) entwickelt:

ROC 2
In Folie 1 sehen wir die erzielbaren Sensitivität und Spezifität eines Testes in Abhängigkeit von den gewählten Normal- bzw. Schwellenwerten.
Bei einen laxen Schwellenwert (Punkt rechts oben) ist Sensitivität hoch (in diesem Beispiel 0,94), die Spezifität aber mit 0,44 aber im Keller. Anders ausgefrückt: Wir übersehen wieder keinen Kranken, machen aber mehr als die Hälfte der Gesunden mit einem pathologischen testergebnis fälschlich krank. Mit einem Strikten Schwellenwert (Punkt links unten) sind die Verhältnisse umgekehrt (Sensitivität nur mehr 0,46, Spezifität aber 0,92).

ROC 1

Folie 2 zweigt uns nun eine vergleichbare Darstellung, in der nun die Testcharakteristik in ein Quadrat eingetragen wird, dessen Seiten nun Vortestwahrscheinlichkeit und Nachtestwahrscheinlichkeit entsprechen.

Ein völlig sinnloser Test, oder der Verzicht auf irgendeien Test (kein Test) ergibt eine Diagonale, d.h. die 
Vortestwahrscheinlichkeit = 
Nachtestwahrscheinlichkeit.=
kein Informationszugewinn
Normale Teste haben eine den gelben Linien entsprechende Charakteristik, wobei je eine der Kurven dem positiven (abnormen) und dem negativen (gesunden) Ergebnis entspricht.
Grafisch wird schnell kalr, dass der Informationszugewinn immer größer wird, je weiter ein positives oder negatives Ergebnis von der roten Linie auslenkt.
Die grüne Linie repräsentiert einen nahezu utopischen Informationszugewinn.

ROC3

An dieser grafischen Darstellung (Folie 3) wird auch ein anderes Gesetz der klinischen Diagnostik klar: In der Regel hat man den größten diagnostischen Zugewinn zu erwarten, wenn man einen Test bei mittlerer Vortestwahrscheinlichkeit anfordert.

Bei mittlerer Vortestwahrscheinlichkeit, also in der mitte der linken Seite unseres Quadrats ist der Informationszugewinn, also die Distanz zwischen roter Linie und Textcharakteristik am größten.

Wir haben heute einiges für die Praxis gelernt, auch wenn die Darstellugnen sehr theoretisch wirkten:

Die gewählten Normalwerte beeinflussen Sensitivität und  Spezifität eines testes, ohne, dass sich am testverfahren selbst (Labortest, CT-Bild, …) etwas ändert.

Wir verstehen nun. die 2-stufige Testung beim Screening auf HIV.
Ist die gesuchte Krankheit im untersuchten Kollektiv sehr selten, dann muss ich einen sehr, sehr sensitiven Test anwenden, um die wenigen Kranken nicht zu übersehen, handle mir aber damit viele falsch positiven (Gesunde mit einem abnormen Testergebnis) ein. Diese filtere ich mit einem auf hohe Spezifität getrimmten zweiten Test heraus. Die hohe Spezifität des zweiten Tests hätte uns zwar viele falsch positive Teste (und unnötig aufgeregte Patienten) bei der ersten Runde erspart, es liefen aber viele HIV-Positive mit einem falsch negativen Testergebnis herum.

Written by medicus58

15. Februar 2013 at 17:05

10 Regenwarnung und Rettung durch einen Presbyterianer

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Wir haben zuletzt feststellen müssen, dass es keinen Test gibt, der 100%-ig zwischen krank und gesund zu unterscheiden vermag.
Beunruhigend vielleicht, so manchem Juristen nicht klar zu machen, der einen verurteilt, weil man diesen oder jenen Test unterlassen hätte, aber halt „part of the game„.
Wir haben hoffentlich inzwischen festgestellt, dass im medizinischen Leben das lineare Denken einer Wenn-Dann Logik ebensowenig hilft, wie der feste Glaube an Empirie. Die Lösung ist die Hinwendung zu einer Wahrscheinlichkeitslogik, die die konsekutiv eintreffenden Informationen so „verarbeitet“, dass wir und mit Anchoring & Adjustment auf eine Diagnose bzw. therapeutische Entscheidung hinbewegen.

Als ich mich in den frühen 90ern erstmals mit diesen Konzepten beschäftigte, schien dieses „mathematische“ und somit unanschauliche Vorgehen sehr weit weg von unserem täglichen Leben. In den USA war es schon damals üblich vom Wetterfrosch im TV nicht einfach zu hören, dass es morgen regnen wird oder eben nicht, sondern man erhielt eine Niederschlagswahrscheinlichkeit mitgeteilt. Kritiker mögen einwenden, dass das zwar den Vorteil hat, dass sich der Wetterfrosch nie ganz irren konnte, aber dass sich der Hörer erst Recht nicht orientieren konnte. Genau dies hört man auch in Medizinerkreisen, wenn man eine Wahrscheinlichkeitslogik im Clinical Decision Making einfordert.
Folgendes Beispiel soll illustrieren, dass man aber auch mit der scheinbaren Unsicherheit der Wahrscheinlichkeitsrechnung ganz einfach praktisch relevante Entscheidungen treffen kann, ohne hinter sich einen Hochleistungsrechner zu benötigen.
30%

Nehmen wir an (Folie), der Wetterbericht sagt ihnen für heute eine 30%-ige Niederschlagswahrscheinlichkeit voraus und Sie fragen sich, ob Sie nun einen Regenschirm mitnehmen sollen oder nicht. Für sich genommen ist diese Information natürlich weniger hilfreich, als die autoritären Extreme: Morgen regnet es, oder morgen regnet es nicht.

Was wir aber bedenken müssen, ist dass wir es praktisch nie mit einer einzigen Information zu tun haben. Nehmen Sie die beiden Herren auf unserem Bild, der eine im (vermutlich sündteuren) Smoking, der andere in der (vermutlich billigen und in chinesischen Sweatshops hergestellten) Freizeitkleidung.
Ein paar Regenspritzer werden den Herrn links viel stärker stören, als sein Pendant. Setzen wir eine vergleichbare Wasserscheu bei unseren beiden voraus, wird der Smokingträger besser schon bei einer 30%-igen Regenwahrscheinlichkeit seinen Knirps einstecken, während der Jeansträger durchaus erst ab einer Niederschlagswahrscheinlichkeit von 70% zum Paraplü greift.

Wie man also zusätzlich eintreffende Informationen in seinen Entscheidungsalgorithmus einbindet, hat schon vor 300 Jahren ein englischer Presbyterianer dargelegt: Thomas Bayes http://de.wikipedia.org/wiki/Thomas_Bayes
Gemeinsam mit Ockhams Rasiermesser, einem aus der Scholastik entlehnten Konzept, dass in diesem Blog (http://sprechstunde.meinblog.at/?blogId=32318 ) schon einmal erwähnt wurde, ist das Bayestheorem (http://de.wikipedia.org/wiki/Bayestheorem) der zweite Lehrsatz, den wir der Geistlichkeit früherer Jahrhunderte verdanken; dass aus dieser Ecke derzeit nur mehr „Grand Design“ oder dergleichen kommte, wollen wir jetzt nicht erörtern … Die Ableitung des Bayeschen Theorems finden Sie über den Wiki-Link.
Die Bedeutung des Bayestheorem für die medizinische Diagnostik liegt darin, dass es uns ermöglicht für eine bestimmte Vortestwahrscheinlichkeit, also der Wahrscheinlichkeit, dass die vermutete Krankheit vorliegt weil sie eben so häufig in der Bevölkerung vorkommt, oder weil Anamnese, Körperliche Untersuchung, vorangegangene Test diese Wahrscheinlichkeit ergeben haben, und eine bestimmte Testperformance, also die Sensitivität und Spezifität des Tests zu berechnen, wie wahrscheinlich (Nachtestwahrscheinlichkeit) in unserem Einzelfall die Diagnose geworden ist.

Dies wird hier in einem Video demonstriert: http://www.youtube.com/watch?v=6xtXvh-e3Wc

In der Regel hört man nun, dass das alles schon und gut wäre, aber kein Arzt steht mit einem Rechenblock neben seinem Patienten. Das stimmt natürlich, man muss sich aber diese Zusammenhänge einmal bewußt machen, weil man sonst in der täglichen Routine immer wieder drastisch danebenhaut.
Gehen Sie von einem sehr guten klinischen Bluttest (z.B. auf Grippeviren) aus, der eine 90%-ige Sensitivität und 90%-ige Spezifität hat, aus und schätzen Sie, wie groß die Wahrscheinlichkeit ist, dass ein Patient, der einen positiven Test hat, auch wirklich erkrankt ist.

Wir befinden uns vor einer Grippewelle und die Krankheitsprävalenz beträgt aktuell 1:1000, d.h. ein Mensch von 1000 ist schon angesteckt …..

9 Was ist schon normal

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Teste stellen die wesentlichen Knotenpunkte in jedem Entscheidungsprozess dar. Dabei ist es einerlei, ob es sich um eine Frage, eine Blutabnahme, die Bildgebende Diagnostik oder sogar einen explorativen chirurgischen Eingriff zur Gewebsentnahme handelt.

In all diesen Fällen geht es darum an einer „Kreuzung“ stehend, einen Hinweis zu bekommen, wohin die weitere Reise zu gehen hat.

Wir unterliegen aber alle einem großen Mißverständnis, wenn wir glauben, dass zwar unser Wissen und unsere Herangehensweise letztendlich immer fehleranfällig sein wird, jedoch glauben, dass die Teste stets zu eienr klaren Aussage führen. Schon im vorangegangenen Beispiel sahen wir, dass die „Glaubwürdigkeit“ mancher Auskunftspersonen einmal größer einmal kleiner sein kann. 

Bei Testen beschreibt man das mit den Begriffen von Sensitivität und Spezifität.

Sensitivität (richtig positive Rate eines Tests) bezeichnet die Wahrscheinlichkeit, mit einem diagnostischen Test die Kranken auch als krank zu identifizieren. 
Spezifität (richtig-negative Rate eines Tests) beschreibt die Wahrscheinlichkeit, mit einem diagnostischen Test Nicht-Erkrankte korrekt zu identifizieren.

Für die praktische Bedeutung sagen diese Werte wenig aus, da sie stark vom untersuchten Kollektiv abhängen.

Beispiel:
Nach jahrzehntelanger Forschung habe ich ein Gerät entwickelt, dass Schwangerschaft von Patientinnen mit einer 100%-igen Sensitivitätvoraussagen kann. Klingt toll, nicht? In Wahrheit genügt es ein Gerät zu konstruieren, dass bei jeder Frage IMMER EINE ANTWORT gibt: SCHWANGER.
Auf diese Weise werden alle Schwangeren richtig erkannt und die Sensitivität ist 100%. Dass die Spezifität, also der richtige Schwangerschaftsaussschluss bei 0% liegt, macht mein „Gerät“ klinisch sinnvoll. Natürlich sind die meisten unserer Diagnoseverfahren etwas sophistizierter, aber glauben Sie nicht, dass es da nicht auch solche gibt, die -für viel mehr Geld – unserem Beispiel hier gefährlich nahe kommen.

Wir werden uns noch damit beschäftigen, dass für jede wertende Aussage hinsichtlich eines Testverfahrens auch die Charakteristik des untersuchten Kollektivs ausschlaggebend ist.

Normal

Jeder klinische Test benötigt Normalwerte, d.h. Ergebnisse, von denen man richtigerweise sagen kann, dass sie für Gesundheit sprechen, aber wie kommt man dazu?

In vielen Fällen drängen sich die (Labor-)Werte gesunder Menschen symmetrisch um den arithmetischen Mittelwert (Folie 2 linkes Abb), sind also normalverteilt und bilden eine Gauss’sche Glockenkurve
normalwert

Die Normalwerte werden dann meist festgelegt innerhalb eines Bereiches (Mittelwert +/- 2x Standardabweichung) festgelegt, in den 95% der Individuen fallen. Bei den Aufregungen, wenn im Routinelabor ein Wert außerhalb der Normalwert liegt, wird immer vergessen, dass bei der gewählten Definition ohnehin 5% der Gesunden AUSSERHALB des Normalbereiches liegen.
Fordert Ihr Arzt 2 derartig definierte Teste an, ist die Chance, dass einer davon „abnorm“ ausfällt schon bei 9,8%. Bei steigender Anzahl an Einzeltesten wird es schon höchst verdächtig, wenn nicht irgend ein Test abnorm ausgefallen ist.
Darin liegt auch die Crux vieler Screening-Verfahren, dass sie mehr falsch positive Ergebnisse liefern als sie Patienten retten.

Noch problematischer wird es bei Testvariablen, die NICHT normalverteilt sind, bzw. man annehmen muss, dass die gefundene Normalverteilung (Volkserkrankung) kein Garant für Gesundheit ist.
Einer dieser Klassiker ist das Cholesterin. Während unsere (Groß-)Elterngeneration noch bis zu Serumwerten von 240 mg/dl kein „Sternchen“ auf ihrem Laborbefund fanden (weil die österr. Normalbevölkerung im Mittel bei 215 liegt), wanderte der obere Normalwert seit den 90er jahren immer weiter nach unten. Noch problematischer wird es wenn man einen unteren Normalwert angeben möchte, der z.B. bei gesunden, streng vegan lebenden japanischen Mönchen um die 60 mg/dl liegt. In unseren Breiten ließen solche Werte eher an eine schwere Leberinsuffizienz denken …

Die Normalbereich dieser Parameter orientieren sich eher an Risikoprofil (Folie 2 rechts), also für das Cholesterin z.B. an der Herzinfarktrate. Wie die Kurve aber zeigt, gibt es auch hier keinen eindeutigen cut off. Hat man sein Cholesterin z.B. auf 190 gesenkt, dan wäre das Herzinfarktrisiko für ein Cholesterin von 180 NOCH niedriger (die Nebenwirkungen der benötigten Mendikamente jedoch auch schwerwiegender). Das Herzinfarktrisiko für ein Cholesterin von 0 mg/dl ist zwar auch Null, aber nur deshalb, weil der Patient nun tot ist.

Bei allen Angaben, was denn als normal = gesund zu werten ist, ist also das Zustandekommen des Normalbereiches zu berücksichtigen.

GAUSS: mean +/- 2 S.D.
setzt Normalverteilung voraus
PERCENTILE: Range angeben
macht ebenfalls nur Sinn bei Normalverteilung
KULTURELL: gesellschaftliche Präferenz
RISKIKOFAKTOR: minimiert Risiko
sagt oft nichts über zusätzliche Nebenwirkungen
DIAGNOSTISCH: Ergebnisse, bei denen die Diagnose hoch wahrscheinlich wird
THERAPEUTISCH: Ergebnisse, bei denen eine Therapie mehr Nutzen als Schaden verursacht

U.a. aus den geschilderten Gründen ist es ein Irrtum zu glauben, dass ein MEHR an Testverfahren (Laboruntersuchungen, CTs, ….) immer zu einer Verbessserung der Diagnostik führt. Die Mehrzahl aller klinischen Testverfahren zeichnet sich durch Sensitivitäten und Spezifitäten von 85 – 95% aus. Ihre unkritische Anhäufiung verwirrt oft mehr, als sie zur Klärung beiträgt.
Erst die Kombination aus ausreichend hoher klinischer Verdachtslage (Vortestwahrscheinlichkeit) und einem für die Fragestellung, das Patientenkollektiv und den Entwicklungsgrad des zur Verfügung stehenden Gesundheitssystems adäquaten Tests, erhöht die diagnostische Sicherheit.

Written by medicus58

6. Februar 2013 at 06:38

8 Information und Bias

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Fälschlicherweise glauben wir im täglichen Leben so wie in der klinischen Medizin immer, dass die Information (ein Testergebnis) an sich schon die ganze (verwertbare) Wahrheit darstellt.
Dies ist aber selten der Fall. Wir haben schon gehört, dass die Information Fieber in Abhängigkeit von Zusatzinformationen (geografischer Standort) zu ganz anderen Differentialdiagnosen führen kann (Malaria in Döbling ?).

Einen wesentlichen Einfluss (Bias) auf die subjektive Verarbeitung von Informationen hat die Reihenfolge in der wir Sie erfahren.
Es würde den Rahmen sprengen, jedoch lässt sich an aeiner Fülle von Beispielen zeigen, dass ein falscher Diagnosegang, also z.B. bei Kopfschmerzen ohne klinische Inspektion gleich eine Magnetresonanzuntersuchung anzuordnen, nicht nur teuer ist, sondern in vielen Fällen auch zu völlig falschen Diagnosen führen kann. Grund dafür ist, dass auch wissenschaftlich validierte Untersuchungsmethoden immer in einem bestimmten Kollektiv untersucht werden, so dass bestimmte Differentialdiagnosen, für die dieser bestimmte Test vielleicht gar nicht so gut funktioniert, bereits ausgeschlossen wurden. Viele „Erkenntnisse der Evidence Based Medicine“ sind deshalb in der Praxis schwierig anzuwenden, weil dort andere Selektionskriterien wirken, aber davon später.

Die Erkenntnis, wie sehr die Reihenfolge eintreffender Informationen die subjektive Einschätzung prägt, habe ich versucht mit folgendem Beispiel (Folie 1 und 2) „spürbar“ zu machen.
Reihenfolge a
Stellen Sie sich vor, Sie wohnen in einem Wohnblock mit 6 Etagen:
Sie kommen abends nach Hause und der Hausmeister (wenn es ihn noch gibt) teilt Ihnen mit, dass heute in Ihre Dachgeschoßwohnung eingebrochen wurde. Unbehagen wird sich bei Ihnen breit machen, obwohl Sie wissen, dass der Hausmeister gerne etwas über den Durst trinkt und nicht immer sehr vertrauenswürdig ist.
In der nächsten Etage treffen Sie auf Frau X, die Inen versichert, dass es war zu einem Einbruch im Hause gekommen war, aber nicht in Ihrer Wohnung.
Auch der freundliche Pensionist auf Etage 3, der imemr alles ganz genau weiß, beruhigt Sie: „Nein, die Polizei war bei Müllers, in Ihre Dachgeschoßwohnung ist nicht eingebrochen worden. Sie sind schon merklich entspannter, nur leider in Etage 4 werden Sie von Frau Y mit den Worten empfangen: Na Gott sei Dank kommen Sie, die Polizei sucht Sie schon den ganzen Tag, bei Ihnen ist eingebrochen worden. 
Jetzt sind Sie verwirrt. 2x Einbruch 2x alles OK: 
Eigentlich sind Sie nun so klug wie vorher, ehe Sie Ihr Haus betreten haben: 1:1 stehen die Chancen auf einen Einbruch, eigentlich besser als nach der ersten Information, denn da waren Sie zu 10% davon überzeugt, dass Sie Opfer eines Einbruchs wurden. Entspannt sind Sie aber sicher nicht.
In Etage 5 und 6 informiert man Sie erneut von einem Einbruch, jetzt steht es 4:2 für den Einbruch. Die zwei Mieter, die Ihnen etwasanderes gesagt haben, müssen nicht bösartig sein, sie können sich verhört haben, gerade nicht im Haus gewesen sein, .. was auch immer; Nobody is perfect
Reihenfolge b
Gehen Sie nun die Reihenfolge auf Folie 2 durch. Hier sind sprechen die ersten 4 Informanten von einem Einbruch. Auch wenn Etage 5 oder 6 wieder von keinem Verbrechen wussten, werden Sie deren Information kaum mehr glauben.

Obwohl es in beiden Fällen 4:2 für Einbruch steht, haben Sie im ersten Fall sicher längere Zeit zwischen Verzweiflung und Hoffnung oszilliert als im zweiten Fall. Die subjektive Einschätzung der Situation unterschied sich in beiden Fällen gewaltig, obwohl objektiv die Gesamtinformation gleich war.

Dieses Beispiel zeigt aber auch, dass wir 
zu keinem Zeitpunkt in einem Entscheidungsprozess über die Gesamtinformation verfügen, die das System für uns bereithält. 
Überdies demonstriert es, dass 
jeder Information ein gewisser Unsicherheitsfaktor anhaftet (Hausmeister =Trinker).

Somit sind wir mitten in der Auseinandersetzung über die Werkzeuge, die wir im Entscheidungsprozess heranziehen: 
Tests

Davon dann im nächsten Kapitel

1 Am Anfang war die Diagnose – Clinical Decision making Not only for Dummies

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In diesem Abschnitt möchte ich Folien und Inhalte aus einer Vorlesung über Clinical Decision Making hereinstellen, die ich zwar schon vor zwei Jahrzehnten zusammengestellt haben, die aber in den Grundzügen weiterhin aktuell erscheinen, zumal auch nach mehreren Änderungen des „Mediziner Curriculums“ weder im Studium noch in der Praxis wenig Zeit darauf verwendet wird, sich mit den Grundlagen und den oft zwanglsläufigen Irrtümern des medizinischen Diagnoseprozesses auseinander zu setzen.

Dass das heute noch viel wichtiger ist denn je, habe ich versucht mit dieser Folie den Studenten näher zu bringen. (Ja so sahen sie aus, die ersten Dias, die man auf den ersten DOS Grafikprogrammen bastelte und auf südteuren Belichtern zu Dias machte ….)

EinstJetzt

Nehmen wir „die Schulmedizin„, also das Gebäude aus Tradition und Empirie, das seit weniger als zwei Jahrhunderten mit den Mitteln der Naturwissenschaft auf seine Kompatibilität mit den Ergebnissen der Naturwissenschaft  zu testen. dann konnten sich unsere Vorgänger, da es ohnehin nur eine Handvoll Diagnosen gab („Schwindsucht“ ), darauf verlassen, dass sie sehr bald viele ähnlich gelagerte (oder auch nur ähnlich scheinende) „Fälle“ zu Gesicht bekommen werden und sich in ihrer Diagnostik auf ihre Erfahrung verlassen. In Folge der prämortal beschränkten Mitteln der Falsifizierung einer gestellten Diagnose, fühlten sie sich auch noch immer mehr bestätigt, heute spricht man von Eminence Based Medicine.  
Im Gegensatz zu vielen halte ich diese für gar nicht einmal sooo schlecht, nur ist sie uns heute (siehe Folie) auch dadurch verwehrt, dass die Schulmedizin eine derartige Fülle von Diagnosegruppen und Subdiagnosen entwickelt hat, dass der junge Arzt auf unserem Bild all das gar nicht mehr persönlich sehen kann, sondern aus Büchern (heute auch aus PubMed und Dr. Google) lernen muss. All die subliminalen Hilfsmittel (u.a. die Availibility Heuristik, siehe später), die die persönliche Erfahrung eröffnet, kann der Arzt von heute – in Ermangelung dieser Erfahrung – schon gar nicht mehr nützen.
 
Der Diagnosegang, also all die Schritte zwischen dem Erstkontakt (Herr Doktor mir geht es schlecht) und der Ettiketierung dieses Falls mit einer der Subüberschriften aus den Lehrbüchern und dem Beginn mit der Therapie, läuft heute viel theoretischer, man kann auch sagen viel mehr im Hern als im Bauch ab, als dies von vor Jahrzehnten erforderlich war. 
Völlig unverständlich daher, dass diesen Prozessen bei uns in Lehre und Forschung sehr wenig Platz gegeben wird. 
Dazu passt, um kurz tagespolitisch zu werden, auch dazu, dass wir in den Krankenhäusern zwar ein diagnosen-basiertes Finanzierungssystem (LKF) haben, aber keine Qualitätssicherung dieses Diagnoseganges.

Das in unzähligen Vorlesungen, Ärzteromanen und -filmen strapazierte Konzept der Primavistadiagnose, also der Diagnose auf den Ersten Blick des Erfahrenen, tat ein übriges unser Bewußtsein für die Gesetze und Regeln eines modernen Diagnoseganges zu vernebeln.

Einige launige Bemerkungen über diese Erste Phase finden Sie auch in der Rubrik: Psychopathologie der Medizin (http://sprechstunde.meinblog.at/?blogId=31494

So dass wir für heute in diesem Sinn mit Dr. Samuel Sham schliessen wollen:
LAWS OF THE HOUSE OF GOD
§13: The delivery of medical care is to do as much nothing as possible
Die beste ärztliche Betreuung besteht darin, so wenig wie möglich zu tun.
http://de.wikipedia.org/wiki/House_of_God 

Zusammenfassung: In der Ersten Lektion sollten Sie erfahren haben, dass wir uns in der modernen Medizin nicht nur mit der Entwicklung unseres Diagnosevokabulars sondern auch mit den Regeln des Diagnoseganges beschäftigen müssen, weil das System für Intuition, Eminence und Primavistadiagnostik zu komplex geworden ist.

Ein paar Kratzer für den Hausarzt und Winter im Gasteinertal

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Bad Hofgastein Kongresszentrum im Winter, weils hier so heiß ist

Bis morgen Samstag findet im Wiener Austria Center der europäische Hausärztekongress (WONCA Europe 2012)
unter dem Titel „The Art and Science of General Practice“ statt und läßt Medien und Tourismusmanager über rund 2800 Teilnehmern jubeln.

Kongresspräsident Gustav Kamenski räsonierte,  dass der Stellenwert der Allgemeinmedizin nicht ausreichend gewürdigt wird und forderte (wie übrigens jeder Ärztekammerpräsident „seit der letzten Eiszeit“) die Politik auf , die Hausärzte zu stärken. Benötigt würden Generalisten, die den Patienten auf ganzheitlicher Ebene betrachten.

ÖGAM-(Österreichische Gesellschaft für Allgemein- und Familienmedizin ) Präs. Reinhold Glehr bedauerte dass das
österreichische Gesundheitswesen von Mustern der Akutmedizin und der fachspezialistischen Versorgung geprägt wäre.
http://www.ots.at/presseaussendung/OTS_20120704_OTS0132/wonca-europe-konferenz-2012-the-art-and-science-of-general-practice-bild

 So weit, so gut und dem Anlaß entsprechend.
Wenn im Austria Center 15.000 Lungenfachärzte tagten oder beim ECR jährlich über 20.000 Radiologen aus 106 Ländern tagen, dann wird eine Aufwertung der Pulmologie bzw. der Radiologie von der Politik gefordert werden; nix Neues unter der Sonne.

Im Zusammenhang mit dem Hausarzt steht dahinter ein prinzipielles Problem, dessen scheinbarer Lösung schon
Generationen von Ärztekammerpräsidenten ihre Wahl und Generationen von Gesundheitsökonomen ihre Heilversprechen verdanken:

Versorgung extramural durch Hausarzt solange es geht: „Hausarztmodellhttp://de.wikipedia.org/wiki/Hausarztzentrierte_Versorgung

Um den „titelaffinen“ österr. Patienten, die sich beim Hausarzt (i.d.R. von seiner Anmeldekraft) nur ihre Rezepte und Überweisungen abholen und, wenn sie der Meinung sind krank zu sein, lieber gleich Facharzt oder Spitalsambulanz aufsuchen, entgegen zu kommen, wird seit Jahren ein „Facharzt für Allgemeinmedizin“ nach dt. Vorbild (http://de.wikipedia.org/wiki/Allgemeinmedizin) geplant, was aber kaum was an der Sachlage ändern wird.

Der heutige Kurier – ganz auf der Hausarzt getrimmt (Kommentar Salomon und Langartikel: http://kurier.at/nachrichten/gesundheit/4502536-das-spital-ist-nicht-immer-das-beste.php) kritisiert in Balkenlettern:

Das Spital ist nicht immer das Beste

In Österreich werden drei Mal so viele Menschen an einer Uni-Klinik behandelt wie anderswo, kritisieren die Hausärzte.

Zitiert wird auch Prof. Günther Leiner (http://www.karriere-medizin.at/archiv/index.php?id=1275 ), ein rühriger (nicht-habilitierter Ehrenprofessor) Internist und politisch aktiver Primar der in Personalunion Gründer und  Präsident des European Health Forum Gastein ist, einer Einrichtung, die mit dem Segen des Bundesministeriums im idyllischen Bad Hofgastein Meetings abhält und sich auf ihrer HP (http://www.ehfg.org/home.html) ganz bescheiden gibt:  The EHFG is the leading health policy event in the EU

Mit 7,7 Betten pro 100.000 Einwohner zähle Österreich zu den Spitals-Europameistern. (Schweden: 2,8, Norwegen: 3,3, Niederlande: 4,7).
Weniger Spitäler mit mehr Spezialisierung bringen einen besseren Behandlungserfolg„, betont Leiner. So sei es etwa Holland gelungen, durch die Reduktion der Spitalsbetten auch das Auftreten gefährlicher resistenter Krankenhauskeime um 20 Prozent zu senken.
Mit dieser Logik habe ich durch die gänzliche Abschaffung der Spitäler den Hospitalismus endgültig besieht, aber sei’s drum.

Bei dem WONCA Kongress ließ sich auch der Kongresspräsident Glehr nicht lumpen und verband rhetorisch geschickt ein allgemein akzeptiertes Schlagwort mit eigener Klientelpolitik:
Durch den vermehrten Wissenszuwachs in der Medizin, braucht es Generalisten, die den Patienten auf ganzheitlicher, integrativer Ebene betrachten und kontinuierliche Ansprechpartner sind.
 Weshalb der Generalist mit dem Wissenszuwachs, der ja offenbar nicht aus der allgemeinmedizinischen Forschung kommt, die ja weltweit darnieder liegt, sondern aus der Entwicklung der Fachdisziplinen, besser umzugehen weiß, als der durch die Spezialisierung bereits überforderte Facharzt, bleibt im Dunkeln des Vortragssaales.

Facts first:

Ein zentraler Gatekeeper wäre im Gesundheitswesen natürlich ebenso sinnvoll, wie im Schulwesen, Rechtswesen, .. .etc. nur spielt’s ihn unter den gegebene Rahmenbedingungen nicht.

Die Anzahl der Spitalsbetten ist (wie schon öfters kommuniziert) der ökonomisch und medizinisch unsinnigste Parameter für eine intramurale Versorgung, wenn wir von den großen Spitälern sprechen. Dort liegt kein Patient auf dem Gangbett, weil es die Ärzte so wollen.
Spitalsbetten sind die Auffangbetten für in der Wohnung oder in Rehab- bzw. Geriatriezentren nicht Behandlung und/oder Platz fndende Menschen.
Andererseits ist nicht zu bezweifeln, dass ein Großspital nicht der richtige Platz ist, seine Lumbago auszuliegen.

Ärztekammern verstehen sich noch immer (und nehmen von diesen auch einen relativ noch höheren Mitgliedsbeitrag) als Vertreter des „niedergelassenen praktischen Arztes in der Einzelpraxis“, obwohl die Anzahl der angestellten Ärzte (meist mit Ordination nach Dienstschluß) inzwischen deutlich höher ist, als die der ausschließlich extramural tätigen.

Hinter dem von Kammervertetern (auch der Wirtschaftskammer), Ökonomie und Politik stets herunter gebeteten Schlagwort der „Aufwertung des Hausarztes“ stecken ausschließlich wirtschaftliche Motive, die Geld im Spitalsbereich einsparen, aber nicht in den extramuralen Bereich transferieren wollen.

Angesichts der Explosion -nicht so sehr an unbedingt erforderlichen wissenschaftlichen Erkenntnissen – aber
an Empfehlungen verschiedener Gremien, Leitlinien, Richtlinien, EinschränkungenKontraindikationen, Generikanamen, …etc. ,
an Erwartungen an eine zeitökonomisch Diagnostik (One stop Shop) von berufstätigen Patienten
an gestiegenen haftungsrechtlichen Anforderungen,
der gestiegenen Mobilität und sprachlichen und ethnischen Diversifizierung der Bevölkerung (kein Hausarzt begleitet mehr eine ganze Familie „lebenslang“)
ist es eine unüberbietbare Hybris der „Interessensvertreter der Hausärzte“ zu behaupten, dass die Hausärzte im herkömmlichen Sinn diesen Anforderungen entsprechen können, wenn inzwischen die Diversifizierung innerhalb des Sonderfaches Innere Medizin so groß geworden ist, dass ich mir vom Gastroenterologen lieber kein EKG interpretieren lassen würde.

Alternativen:

Verabschieden wir uns vom Arzt als Einzelkämpfer in seiner wohligen Praxis mit Hausapotheke, aber auch vom hauptberuflichen Spitalsarzt mit nebenberuflich geführten Praxis, die beide nur den Schein einer extramuralen Ganzversorgung aufrecht erhalten, sich aber beide des Leistungsangebotes der Spitalsambulanzen bedienen, sobald Leistungen erforderlich werden, die sie kostengünstig auslagern können.

Spielen wir niedergelassene (PA und FA) nicht gegen angestellte Ärzte aus, nur weil das Posten in der Kammer bringt, sondern sehen wir uns alle als Team, das für eine bedarfsgerechte und dem ökonomischen Stand unserer Gesellschaft adäquate Gesundheitsversorgung. 

Treten wir doppelzüngigen Stimmen entgegen, die den Zugang zu „Spitzenmedizin rund um die Uhr“ versprechen, aber nur mehr Potjemkinsche Spitäler finanzieren können und die nächtliche Akutversorgung aber genau dort hin schicken und stehen wir dazu, dass Ballungsräume und das offene Land unterschiedliche Versorgungsstrukturen benötigt.
(Um Geld zu sparen, überlegt die Sbg. Krankenkasse die Wochenend- und Notdienste, die von den niedergelassenen Ärzten und dem Roten Kreuz geleistet werden, auf die Notaufnahme zu konzentrieren. Aus der SÄK heißt es dazu, dass man auf die Zusammenarbeit mit dem Roten Kreuz nicht verzichten wolle, das biete eine „Super-Versorgung“. Diese Kooperation habe sich bereits über Jahre bewährt. Krone, Salzburg)
In Städten ab einer gewissen Größe macht es mehr Sinn, im Spital eine ambulante Versorgungsstruktur aufzubauen, wo auch ohne viel Herumgeschicke der Patienten die diagnostischen Hilfsmittel zur Verfügung stehen und die Ordinationen, die ohnehin nur überweisen, runter zu fahren, „am freien Feld“ wird man um eine Aufwertung des extramuralen Sektors, der aber dann durch Ärztekollektive einschließlich einer vor Ort zugänglichen Basisdiagnostik (Labor, Bildgebung, …) eine wirkliche Basisversorgung ermöglicht, nicht herum kommen. 

Hören wir auf mit dem Märchen, dass ein „guter Diagnostiker“ mit der forensisch erforderlichen Trennschärfe „durchs Draufschauen“ in allen Fällen zwischen Herzinfarkt und Roemheld Syndrom (http://roemheldsyndrom.info/Roemheldsyndrom/Home.html ) unterscheiden kann, sondern etablieren wir auch bei uns endlich einmal eine „Wissenschaft des klinischen Diagnoseganges“ (Klinische Entscheidungsfindung, Clinical Decision Making)
z.B.: http://www.radcliffe-oxford.com/books/samplechapter/1483/Hall_final_lowres_chap12-26b247c0rdz.pdf

Verlangen wir endlich eine ehrliche Unterscheidung zwischen Einsparungen und Qualitätsverbesserungen.

Qualitätsverbesserungen erfordern oft Investitionen, d.h. kurzfristig sind sie teuerer als das alte System, das wir uns aber aktuell nicht mehr leisten können oder wollen.

Einsparungen sind in der aktuellen Krise unseres globalisierten, deregulierten und überwiegend auf  Spekulation aufgebauten kapitalistischen Wirtschaftssystems unausweichlich, schlicht weil die Kommunen sich an dieses System verkauft haben und überdies auch dessen Schulden bezahlen müssen.
Solange wir in standespolitische Kleinkriegen und unter Beiziehung immer weiterer Klientelberater nur um den besten Platz im freien Fall drängeln, bleibt die wesentliche Frage unbeantwortet, in welchem moralischen Verhältnis die angepeilten 2 Milliarden Euro an Einsparungen im Gesundheitswesen (http://www.wienerzeitung.at/nachrichten/politik/oesterreich/453784_Eines-fuer-alle-alle-fuer-eines.html)
zu den allein bis vor einem Jahr (Schätzung Aug. 2011) von Österreich schon eingezahlten und garantierten 100 Milliarden Euro  für die „Stabilisierung“ dieses Wirtschaftssystems stehen.
Die Friedrich Ebert Stiftung analysierte rezent (http://library.fes.de/pdf-files/wiso/07875.pdf), dass die indirekten Kosten der Finanzkrise durch fehelnde Einnahmen der Staaten um ein Vielfaches höher als die direkten Kosten aus Vermögensverlusten und Staatshilfen waren.
Das entspricht fehlenden Staatseinnahmen von  3.000 bis 10.000 Euro an fehlenden Staatseinnahmen pro Bürgerin und Bürger.

Nicht die Sorge um den Hospitalismus, nicht die immer und überall möglichen Verbesserungen im Gesundheitswesen, sind es, die uns seit Jahren eine Gesundheitsdiskussion einbringen, sondern die Absicht von Staat und Marktwirtschaft, sich dieses Marktes zu bedienen.

Viele von uns spielen mit, um „ihr Schäfchen zu föhnen“:
um die Hausapotheke zu halten, weil sie mit den Kassentarifen sich den Installateur nicht mehr leisten können,
etwas Alternativmedizin anzubieten, damit man mit Gewinnbeteiligung seine Vitaminpulverln verscherbeln kann, weils in Wien keine Hausapotheke gibt,
eine gesundheitsökonomische Studie abzuliefern, die ja gut bezahlt wird und nicht -wie ärztliche Tätigkeit- dem Haftungsrecht unterliegt
eine Zertifizierungsstelle zu etablieren, die ein alle paar Jahre zu erneuerndes Qualitätszertifikat herausgibt, das zur Voraussetzung für eine Kassenrefundierung wird,
einen Kongress ausrichtet, um in die Zeitung zu kommen und eine Audienz im Ministerum zu erlangen, … etc.
wir übersehen aber, dass wir alle schon längst zum entmündigten Spielball ökonomischer Kräfte geworden sind, denen es um eines nicht geht: um eine medizinische Versorgung

„The Art and Science of General Practice“

Etwas weniger ART, wirkliche SCIENCE und einen noch viel generelleren Blick über den Tellerand,
weil morgen, am Samstag, ist die Ordination zu die Spitäler und die Welt aber noch offen.  

PS: für alle geifernden Kommentare, dass ich von der Sache des Hausarztes nix verstehe, erlaube ich mir mein Inkognito so weit zu lüften, dass ich Erfahrung mit mehreren Aspekte der Gesundheitsversorgung vom Rettungswesen über die Kurmedizin bis zur Intensivmedizin und von extramuralen privaten bis zu intramuralen staatlichen Einrichtungen, hier und im Ausland, habe und berufsbedingt in täglichen Kontakt mit den Hausärzten mehrerer Bundesländer stehe.
Mich ärgert nur die auf kurzfristige relative Besserstellung der eigenen Position beruhende Scheinheiligkeit des Erlösungsmodells „Hausarzt“ bei völliger Negation der erforderlichen strukturellen Rahmenbedingungen

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