Risiko: Wie man die richtigen Entscheidungen trifft (German Edition)

Institutionen gehen, die bestrebt sind, die Evidenz zu verbreiten, statt sich an öffentlichen Geldern zu bereichern.
    Neben diesen Informationen und Diensten, die vielen von uns noch immer nicht zur Verfügung stehen, gibt es andere, die zwar zugänglich, aber nicht allgemein bekannt sind. Quellen für verlässliche Gesundheitsinformationen sind unter anderem:
    • Institut für Qualität und Wirtschaftlichkeit im Gesundheitswesen ( IQWIG )
www.gesundheitsinformation.de
    • Individuelle Gesundheitsleistungen (IGeL)
www.igel-monitor.de
    • Fachbereich Gesundheitswissenschaften der Universität Hamburg
www.patienteninformation.de
    • U.S. Preventive Services Task Force
www.ahrq.gov/CLINIC/uspstfix.htm
    • Dartmouth Atlas of Health Care. Zeigt die abenteuerliche Vielfalt der Behandlungen, die Ärzte ihren Patienten angedeihen lassen.
www.dartmouthatlas.org
    • Bandolier Oxford, UK
www.medicine.ox.ac.uk/bandolier/
    • Foundation for Informed Medical Decision Making
www.informedmedicaldecisions.org/
    • Harding Zentrum für Risikokompetenz (Harding Center for Risk Literacy) am Berliner Max-Planck-Institut für Bildungsforschung
www.harding-center.de
    • Eine nützliche Einrichtung, die den Gesundheitsjournalismus überwacht und die Spreu vom Weizen trennt:
www.healthnewsreview.org
Deutsche Version: www.medien-doctor.de
    150 Donner-Banzhoff et al. 2013, S. 230.
    151 Steinman et al. 2001.
    152 Vgl. Gøtzsche und Nielsen 2011.
    153 Bramwell et al. 2006; Ghosh und Ghosh 2005; Hoffrage und Gigerenzer 1998; Hoffrage, Lindsey et al. 2000; Labarge et al. 2003. Für einen Überblick vgl. Gigerenzer, Gaissmaier et al. 2007. Beispielsweise wählten die meisten (67–82 %) von 1361 Schweizer Ärzten aller Fachrichtungen unabhängig von der Prävalenz der Krankheit einen positiven Vorhersagewert von 95–99,9 %, selbst wenn keine Informationen über die Prävalenz geliefert wurden (Agoritsas et al. 2010).
    154 Young et al. 2002.
    155 Wie bei den meisten Entdeckungen ist ungewiss, wer die Bayes-Regel tatsächlich entdeckte. Laut Stiglers Gesetz der Eponyme wird keine wissenschaftliche Entdeckung nach ihrem echten Entdecker benannt. In einer ironischen Detektivgeschichte kommt Stigler (1983) zu dem Schluss, dass mit einer Wahrscheinlichkeit von 3 zu 1 der blinde Nicholas Saunderson und nicht Thomas Bayes die nach diesem benannte Regel entdeckt hat. Mit 29 Jahren hatte Saunderson den prestigeträchtigen Lucasischen Lehrstuhl für Mathematik inne, dessen Inhaber einst auch Newton gewesen war. Es gibt auch eine unhöfliche Fassung von Stiglers Gesetz: »Jede wissenschaftliche Entdeckung wird nach dem Menschen benannt, der zu kleinkariert ist, um seine Vorgänger zu erwähnen« (Stigler 1980). Bayes allerdings lässt sich solch unsportliches Verhalten nicht vorwerfen, denn er hat seine Abhandlung nie veröffentlicht. Der namhafte Statistiker Ronald Fisher gratulierte ihm posthum zur Nichtveröffentlichung. Nach seiner Ansicht war Bayes’ Regel absolut nutzlos für die Wissenschaft (vgl. Gigerenzer, Swijtink et al. 1989).
    Natürliche Häufigkeiten beziehen sich wie bedingte Wahrscheinlichkeiten auf verknüpfte Ereignisse – etwa auf 9 Personen mit positivem Testergebnis und Erkrankung. Sie sind nicht zu verwechseln mit einfachen Häufigkeiten – zum Beispiel der Beobachtung, dass 1 von 100 Personen die Krankheit hat. Zum Unterschied zwischen natürlichen Häufigkeiten und relativen Häufigkeiten vgl. Gigerenzer und Hoffrage 1999 sowie Gigerenzer 2011.
    156 Diese Behauptung geht auf Kahneman und Tversky (1972) zurück, die vorbrachten: »Bei der Beurteilung von Evidenz ist der Mensch offensichtlich kein konservativer Bayesianer: Er ist überhaupt kein Bayesianer« (S. 450). In ihrem Buch Nudge schlagen Thaler und Sunstein ein »libertäres« Paternalismusprogramm vor, das diese und andere »unvermeidliche« kognitive Täuschungen kompensiert.
    157 Kurz-Milcke et al. 2008.
    158 Siegrist, Cousin und Keller 2008, Abbildung 1. Es gibt nichtinvasive Bluttests (LifeCodexx), bei denen keine Gefahr einer Fehlgeburt besteht. Doch wie alle Tests sind sie nicht vollkommen; daher bleibt das Problem, ein positives Testergebnis zu interpretieren, im Wesentlichen unverändert.
    159 Bramwell et al. 2006. 5 bis 10 Prozent einer Stichprobe von Frauen und Gynäkologen teilten diese Illusion der Gewissheit. Obwohl auch invasive Tests nicht sicher sind, glaubte das eine Mehrheit der Schweizer Frauen, die schwanger waren oder bereits entbunden hatten