Wie sollten Ärztinnen und Ärzte informieren? Vermeiden Sie diese 5 Fehler bei Zahlenangaben im Patientengespräch!

US-Forschende haben fünf gängige Fehler identifiziert, die Behandelnden unterlaufen können, wenn sie mit Patientinnen und Patienten über Risiken und Zahlen sprechen. Vorschläge, wie’s sich besser machen lässt, liefern die Forscherinnen und Forscher gleich mit. Wer am Mammografiescreening teilnimmt, hat ein 20 bis 30 Prozent niedrigeres Risiko, an Brustkrebs zu versterben, als Frauen, die das nicht tun. Was sich spektakulär anhört, ist ein Paradebeispiel dafür, wie man mit Zahlen in der Medizin nicht hantieren sollte. Die Prozentangabe bezieht sich nämlich lediglich auf das relative Risiko. Patientinnen und Patienten sollten aber stets über absolute Risiken informiert werden, fordern Forscherinnen und Forscher um Brian Zikmund-Fisher von der University of Michigan in Ann Arbor, MI/USA [1]. Das Team hat in einem kompakten Übersichtsbeitrag im Fachblatt JAMA häufige zahlenbezogene Kommunikationsfehler zusammengetragen – und wie sie sich vermeiden lassen. Absolute statt relative Risiken nennen Nur wenn Patientinnen und Patienten über absolute Risiken informiert würden, könnten sie die Vor- und Nachteile von medizinischen Maßnahmen angemessen bewerten, argumentieren die Forschenden (womit sie keineswegs allein dastehen; vgl. 3, 4). Eine Übersetzung des obigen relativen Risikos könnte für das deutsche Mammografiescreening zum Beispiel so aussehen [vgl. 2, 3]: Unter 1.000 Frauen, die jedes zweite Jahr am Screening teilnehmen, sterben 13 bis 15 an Brustkrebs. Unter denjenigen, die nicht zum Screening gehen, sterben 19 an Brustkrebs. Durch die Teilnahme am Mammografiescreening lässt sich also verhindern, dass 4 bis 6 Frauen an Brustkrebs versterben. Wichtig sei es zudem, dass über Chancen und Risiken von Maßnahmen in derselben Metrik gesprochen wird, wie Zikmund-Fisher und sein Team betonen. In klinischen Leitlinien würden Vor- und Nachteile häufig asymmetrisch präsentiert werden. Heißt: Während für die Benefits einer Maßnahme nur das relative Risiko berichtet wird, werden potenzielle Gefahren in absoluten Risiken dargestellt (Anzeichen für eine solche Asymmetrie gibt es im Übrigen auch in der deutschen Beratungspraxis im Zusammenhang mit der Mammografie [7]). Das könne eine falsche Gleichwertigkeit erzeugen, die dazu führe, dass der Nutzen über- und die Risiken unterschätzt würden, warnen die Forscherinnen und Forscher. Sie plädieren zudem dafür, immer absolute Angaben zu verwenden, auch wenn diese nur Annäherungen darstellen: „Zum Beispiel ist es besser zu sagen: ‚Diese Behandlung senkt Ihr Risiko von etwa 15% auf vielleicht 7% bis 8 %‘, als zu konstatieren, sie ‚halbiert das Risiko‘ oder ‚führt zu einer Risikoreduktion um 50%‘.“ Besser Zahlen als Worte Ganz generell sollten Ärztinnen und Ärzte konkrete Zahlen anstelle von verbalen Beschreibungen nutzen, wenn sie über die Häufigkeit von Ereignissen reden, empfehlen Zikmund-Fisher et al. Das gelte auch, wenn die Zahlen nur ungefähre Angaben repräsentierten. Denn die Gefahr, dass Personen Ausdrücke wie „häufig“ oder „selten“ komplett unterschiedlich verstehen, sei ungleich höher. So habe ein systematisches Review gezeigt, „dass Menschen den Begriff ‚selten‘ mit Wahrscheinlichkeiten zwischen 0% und 80% verbanden, während die Interpretationen von ‚häufig‘ zwischen 10% und 100% lagen.“ Eine Ausnahme sieht das Team nur in Fällen, in denen es wichtiger sei, dass eine Patientin oder ein Patient versteht, dass ihr oder sein Risiko sich in einer bestimmten Kategorie bewegt – etwa, dass das Risiko „hoch“ ist (und es weniger auf die genaue Wahrscheinlichkeit ankommt). Zahlen auf einen Nenner bringen In welcher der nachfolgenden Studiengruppen ist das Risiko für Nebenwirkungen höher? Von unerwünschten Ereignissen waren 1 von 112 Personen in Gruppe A betroffenen und 1 von 384 in Gruppe B („1-von-x-Format“). Besser wäre es, anstelle des 1-von-x-Formats dieselbe Information mit einem einheitlichen, runden Nenner zu kommunizieren, schreiben Zikmund-Fisher und seine Kolleginnen und Kollegen. Das würde es Personen erleichtern, etwaige Häufigkeitsunterschiede korrekt zu erkennen. Beispiel: 8,9 je 1.000 Personen waren in Gruppe A von Nebenwirkungen betroffen und 2,6 Personen je 1.000 Personen in Gruppe B. Auch durch Prozentangaben könne man missverständliche 1-von-x-Formate vermeiden. Die richtigen visuellen Hilfsmittel nutzen Wenn Grafiken genutzt werden, um Wahrscheinlichkeiten zu veranschaulichen, sollte diese immer den Zähler und den Nenner visualisieren. Oder anders gesagt: Es sollte stets der Bezug zwischen der Teilmenge (zum Beispiel Anzahl der Frauen, die in der Screening-Gruppe an Brustkrebs versterben) und dem Ganzen (alle Frauen, die am Screening teilnehmen) erkennbar sein. Das ließe sich etwa durch sogenannte Icon Arrays umsetzen, in denen farbige Punkte (die Teilmenge) innerhalb einer Matrix von grauen Punkten (Gesamtmenge) verschiedene Anteile des Ganzen repräsentieren. Legt man beide Icon Arrays zu Gescreenten und Nichtgescreenten nebeneinander, lassen sich so zum Beispiel die absoluten Chancen (oder Risiken) der Mammografie gleich auf einen Blick erfassen [vgl. 6, 7]. Icon Arrays kommen in der Aufklärungsbroschüre des G-BA zum deutschen Mammografiescreening zum Einsatz [6]. Weitere Icon Arrays zu unterschiedlichen Themen finden Interessierte zudem zum Beispiel auf der Website des Harding-Zentrums für Risikokompetenz [8]. Auch sogenannte Baumdiagramme (ebenfalls in der G-BA-Broschüre enthalten [6]) erachten Forscherinnen und Forscher um Odette Wegwart, die die Heisenberg-Professur für medizinische Risikokompetenz und evidenzbasiertes Entscheiden an der Charité-Universitätsmedizin in Berlin innehat, in der Risikokommunikation als hilfreich [7]. Zahlen mit Kontext präsentieren Bei Angaben, bei denen nicht zu erwarten ist, dass Patientinnen und Patienten die Einheit bzw. die Relevanz des Wertes kennen, sollten Ärztinnen und Ärzte einordnende Zusatzinformationen mitliefern. „Über das Benennen von normalen oder Standardreferenzbereichen hinaus ermöglicht die Besprechung von Zielwerten, Handlungsschwellen und/oder Informationen zu klinisch bedeutsamen (signifikanten) Veränderungen, dass Patientinnen und Patienten ihre Daten und deren klinische Relevanz besser verstehen.“ Als Beispiel führt das Team unter anderem Blutzuckerzielwerte an. Anstelle zu sagen, „Ihr HbA1c beträgt 8,3% und normal sind Werte von 4,0% bis 5,6%“, schlagen Zikmund-Fisher und sein Team folgende Variante vor: „Ihr HbA1c beträgt 8,3%. Für Sie liegt der angestrebte Wert bei 7% – aber sogar eine Absenkung um 0,5 Prozentpunkte ist bedeutsam.“ Ergänzungen aus der Leserschaft Als Reaktion auf den Beitrag von Zikmund-Fisher und seinem Team sind eine Reihe an Leserbriefen bei JAMA eingegangen. Auch wenn der Gesamttenor dieser Rückmeldungen überwiegend positiv ausfällt, enthalten sie einige Ergänzungs- bzw. Verbesserungsvorschläge. Diese betreffen unter anderem folgende Aspekte: Informationen individuell zuschneiden? Manche Patientinnen und Patienten könnten Schwierigkeiten haben, Zahlen zu verstehen, – oder einfach verbale gegenüber numerischen Angaben bevorzugen. Darauf weist etwa ein Team um Abagail Cohen vom St Jude Children’s Research Hospital in Memphis, Tennessee, hin [9]. Cohen et al. schlagen daher vor, Patientinnen und Patienten für die Kommunikation nach ihren Präferenzen zu befragen. Während Zikmund-Fisher et al. in ihrer Reaktion auf den Leserbrief die Existenz unterschiedlicher numerischer Fähigkeiten anerkennen, geben sie zu bedenken: „Nur weil einige Patientinnen und Patienten Zahlen möglicherweise nicht bevorzugen, heißt das nicht, dass Ärztinnen und Ärzte Zahlen vermeiden sollten.“ Sie verweisen vielmehr darauf, dass Hilfsmittel wie Icon Arrays auch jenen mit geringeren numerischen Fähigkeiten helfen würden. In einem Leserbrief aus Deutschland thematisieren Tobias Kube (Universität Frankfurt) und Winfried Rief (Universität Marburg) zudem, dass bestimmte weitere Personengruppen einen zusätzlichen Einordnungsbedarf hätten [10]. Sie beziehen sich damit auf Menschen mit gesundheitsbezogenen Ängsten, die auch durch die Kommunikation sehr geringer Risiken übermäßig in Sorge zu versetzen seien. Framing Kube und Rief heben in ihrem Leserbrief hervor, dass es einen Unterschied mache, ob Risiken positiv oder negativ geframt würden [10]. „Patientinnen und Patienten sind tendenziell stärker beunruhigt, wenn die geringe Wahrscheinlichkeit eines unerwünschten Ergebnisses dargestellt wird (z. B. 1% Wahrscheinlichkeit, infolge eines chirurgischen Eingriffs zu sterben; negatives Framing), als wenn die hohe Wahrscheinlichkeit eines erwünschten Ergebnisses dargestellt wird (z. B. 99% Wahrscheinlichkeit, den chirurgischen Eingriff zu überleben; positives Framing).“ Sie empfehlen daher, in bestimmten Situationen Risiken eher positiv zu framen (etwa bei Menschen mit somatoformen Störungen). Hier wenden Zikmund-Fisher et al. jedoch ein [12]: „Die Wahl des Framings ist überzeugungswirksam [persuasive]. Daher können wir weder ein positives noch ein negatives Framing von Wahrscheinlichkeiten als generell angemessen empfehlen. Die richtige Wahl hängt von der jeweiligen Situation ab.“ Umgang mit Unsicherheit Physiker Mark Silverman vom Trinity College in Hartford, CT/USA, vermisst Informationen zur Unsicherheit von Messungen [11]: „Bei der Kommunikation von Risiken gegenüber Patientinnen und Patienten müssen Ärztinnen und Ärzte sich der Spannweite bewusst sein, innerhalb derer ein Messwert oder eine Schätzung liegen kann; andernfalls können sie Patientinnen und Patienten nicht verlässlich darüber informieren, ob ein numerischer Wert innerhalb oder außerhalb des festgelegten Standardbereichs liegt.“ Die Replik der Forscherinnen und Forscher um Zikmund-Fisher lautet hier: „Zwar stimmen wir darin überein, dass Risikowahrscheinlichkeiten und Biomarker‑Testergebnisse Punktschätzungen mit Konfidenzintervallen sind, jedoch liefert die bisher verfügbare Forschung keinerlei Belege dafür, dass irgendeine Methode zur Kommunikation solcher Unsicherheiten die relevanten Ergebnisse zuverlässig verbessert. Daher können wir die Aufnahme quantitativer Unsicherheitsangaben in die Patientenkommunikation nicht empfehlen – wenngleich qualitativere Charakterisierungen von Unsicherheiten im Zusammenhang mit Gesundheitsdaten in manchen Fällen angemessen sein können.“ Einordnung von Risikofolgen Ist ein Risiko von 10% hoch oder niedrig? Kommentator Silverman rät dazu, mit den Patientinnen und Patienten die konkreten Konsequenzen eines eingetretenen Risikofalls zu besprechen. Wie das nach seiner Auffassung aussehen könnte, veranschaulicht er an einem Beispiel: „‚Mein Zimmermann nimmt eine Regenwahrscheinlichkeit von 25% als Schwelle dafür, ob er an einem bestimmten Tag draußen arbeitet. Entsprechend ist eine 10%ige Regenwahrscheinlichkeit eine niedrige Wahrscheinlichkeit. Aber COVID‑19 ist kein Regen; es ist eine potenziell tödliche oder beeinträchtigende Krankheit – sowohl für diejenigen, die sie bekommen, als auch für diejenigen, an die sie weitergegeben wird. Und eine 10%ige Wahrscheinlichkeit, das Virus auf Familie, Freunde oder die Gemeinschaft zu übertragen, ist möglicherweise ein Risiko, das Sie nicht eingehen möchten.“ Silvermans Einwand stimmen Zikmund-Fisher und sein Team uneingeschränkt zu – und schreiben: „Tatsächlich sind wir der Auffassung, dass viele Fehlschläge in der Risikokommunikation aus Situationen entstehen, in denen die Erwartungen von Patientinnen und Patienten, wie etwas ausgehen kann, nicht mit ihren tatsächlichen Erfahrungen übereinstimmen.“ Empfehlung der Redaktion Risikofaktoren für Krebserkrankungen – Themenseite Ernährung, Lebensstil, Komorbiditäten, erbliche Syndrome, soziale Situation: Welche Faktoren beeinflussen das Risiko an Krebs zu erkranken? Und was wirkt sich auf die Prognose aus? Auf dieser Themenseite sind aktuelle Beiträge dazu gesammelt. Das Wichtigste in Kürze Frage: Was sollten Ärztinnen und Ärzte beachten, wenn sie mit Patientinnen und Patienten über Risiken und Zahlen sprechen? Ergebnisse: US-Forschende raten dazu, konkrete Zahlen anstelle von verbalen Angaben wie „häufig“ oder „selten“ zu nutzen; absolute statt relative Risiken anzugeben; einheitliche Nenner bei Zahlenangaben zu verwenden; und klinisch relevante Kontextinformationen für jene Werte/Einheiten bereitzustellen, die Behandelten nicht geläufig sind. Bedeutung: Mit diesen fünf Maßnahmen lässt sich laut den Autorinnen und Autoren des Reviews dafür sorgen, dass medizinische Zahlen besser verstanden werden. Einschränkung: Kurze Literaturübersicht ohne Anspruch auf Vollständigkeit.

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