Statistische Kompetenz: Fallstricke der Dateninterpretation
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- Tobias Schmitz
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1 Statistische Kompetenz: Fallstricke der Dateninterpretation Dr. Odette Wegwarth MPI für Bildungsforschung, Harding Center für Risikokompetenz, Berlin
2 Was wissen Frauen? % der Antworten RichtigeAntwort: 1 Geschätzte Anzahl von Frauen pro 1.000, die weniger an Brustkrebs versterben Gigerenzer et al. (2007). Helping doctors and patients make sense of health statistics. PSPI.
3 Grassierende Unwissenheit. 317 US Bürger im Screeningalter*: 91% hatten noch die von Überdiagnose und überbehandlung gehört Gesundheitsmonitor-Befragung: > 30% glauben, Mammographie verhindere Brustkrebs * Wegwarth et al. Overdiagnosis and Overtreatment: Evaluation of what physicians tell their patients about screening harms. JAMA Int Med, 2013.
4 Selbe Statistik. Unterschiedlich kommuniziert. Relatives Risiko
5 Selbe Statistik. Unterschiedlich kommuniziert. Relatives Risiko Regelmäßige Teilnahme an der Mammographie senkt das Risiko an Brustkrebs zu versterben um 25%.
6 Selbe Statistik. Unterschiedlich kommuniziert. Relatives Risiko Regelmäßige Teilnahme an der Mammographie senkt das Risiko an Brustkrebs zu versterben um 25%. Absolutes Risiko
7 Selbe Statistik. Unterschiedlich kommuniziert. Relatives Risiko Regelmäßige Teilnahme an der Mammographie senkt das Risiko an Brustkrebs zu versterben um 25%. Absolutes Risiko Regelmäßige Teilnahme an der Mammographie senkt das Risiko an Brustkrebs zu versterben von 4 auf 3 Frauen pro 1.000(0,1%).
8 Selbe Statistik. Unterschiedlich kommuniziert. Relatives Risiko Regelmäßige Teilnahme an der Mammographie senkt das Risiko an Brustkrebs zu versterben um 25%. Zahlen groß, missverständlich Absolutes Risiko Regelmäßige Teilnahme an der Mammographie senkt das Risiko an Brustkrebs zu versterben von 4 auf 3 Frauen pro 1.000(0,1%). Zahlen klein, verständlich
9 Relative Risiken sind intransparent. Relatives Risiko ignoriert tatsächliche Größe der Basisraten: 4 auf 3 Frauen pro RR = 25%
10 Relative Risiken sind intransparent. Relatives Risiko ignoriert tatsächliche Größe der Basisraten: 4 auf 3 Frauen pro RR = 25% 400 auf 300 Frauen pro RR = 25%
11 Relative Risiken sind intransparent. Relatives Risiko ignoriert tatsächliche Größe der Basisraten: 4 auf 3 Frauen pro RR = 25% 400 auf 300 Frauen pro RR = 25% 0,0004 auf 0,0003 Frauen pro RR = 25%
12 Relative Risiken sind intransparent. Relatives Risiko ignoriert tatsächliche Größe der Basisraten: 4 auf 3 Frauen pro RR = 25% 400 auf 300 Frauen pro RR = 25% 0,0004 auf 0,0003 Frauen pro RR = 25% Relatives Risiko ignoriert Größe der Referenzgruppe:
13 Relative Risiken sind intransparent. Relatives Risiko ignoriert tatsächliche Größe der Basisraten: 4 auf 3 Frauen pro RR = 25% 400 auf 300 Frauen pro RR = 25% 0,0004 auf 0,0003 Frauen pro RR = 25% Relatives Risiko ignoriert Größe der Referenzgruppe: 4 auf 3 Frauen pro 10. RR = 25%
14 Relative Risiken sind intransparent. Relatives Risiko ignoriert tatsächliche Größe der Basisraten: 4 auf 3 Frauen pro RR = 25% 400 auf 300 Frauen pro RR = 25% 0,0004 auf 0,0003 Frauen pro RR = 25% Relatives Risiko ignoriert Größe der Referenzgruppe: 4 auf 3 Frauen pro 10. RR = 25% 4 auf 3 Frauen pro RR = 25%
15 Relative Risiken sind intransparent.
16 Relative Risiken sind intransparent.
17 Relative Risiken sind intransparent.
18 Wirkung relativer Risiken auf ärztliche Empfehlungen.
19
20 20% -30%
21 0.1%
22 Überlebensraten
23 Überlebensraten
24 Überlebensraten
25
26 Wir diskutieren viel über die Brustkrebsmortalität. Dabei ist die 5-Jahres-Überlebensrate in den vergangenen Jahren stetig gestiegen auf inzwischen 87 Prozent...
27 Überlebensrate: Invalide Statistik im Kontext von Screening Für die 20 häufigsten soliden Tumore ist die Korrelation zwischen Anstieg in der Überlebensrate und der Reduktion in der Moralität r =.00 Welch et al. Are increasing 5-year survival rates evidence of success against cancer? JAMA, 2000.
28 Lead-time bias Verlängerter Diagnosezeitraum
29 Lead-time bias Verlängerter Diagnosezeitraum Tod mit 70 OHNE Screening Diagnose mit 67
30 Lead-time bias Verlängerter Diagnosezeitraum Tod mit 70 OHNE Screening Diagnose mit 67 MIT Screening Tod mit 70 Diagnose mit 60
31 Überdiagnose-Bias Einschluss nicht-progressiver und langsam wachsender Tumore in den Nenner der Kalkulation
32 Überdiagnose-Bias Ohne Screening 5 Jahre später am Leben aggressive Tumore 320 gestorben 5-J Überlebensrate: 680/1.000 = 68% 1680 am Leben
33 Überdiagnose-Bias Ohne Screening 5 Jahre später am Leben aggressive Tumore 320 gestorben 5-J Überlebensrate: 680/1.000 = 68% MIT Screening 1000 nicht/langsam progressive Tumore 1000 aggressive Tumore 5 Jahre später am 1000 Leben am Leben 680 am Leben 320 gestorben 5-J Überlebensrate: 1.680/2.000 = 84%
34 Was wissen Ärzte? 65 deutsche Onkologen Lead-time bias: 2 Überdiagnose-Bias: US Ärzte 47% glaubten, dass mehr entdeckte Tumore in Screening- Gruppe beweise, dass Screening Leben rette > 80% machten keinen Unterschied zwischen Überlebensrate und Mortalitätsrate Wegwarth et al. Deceiving numbers: survival rates and their impact on doctors risk communication. Medical Decision Making Wegwarth et al. Do physicians understand cancer screening statistics? Annals of Internal Medicine
35 Würden Sie das Screening ihren Patienten empfehlen? % der Ärzte, die das Screening empfahlen Wegwarth et al. (2012):Do physicians understand cancer screening statistics? Annals of Internal Medicine.
36 Würden Sie das Screening ihren Patienten empfehlen? % der Ärzte, die das Screening empfahlen Wegwarth et al. (2012):Do physicians understand cancer screening statistics? Annals of Internal Medicine.
37 Würden Sie das Screening ihren Patienten empfehlen? % der Ärzte, die das Screening empfahlen Wegwarth et al. (2012):Do physicians understand cancer screening statistics? Annals of Internal Medicine.
38 Brustkrebs-Früherkennung
39 Mehr Informationen unter:
Statistische Kompetenz: Fallstricke der Dateninterpretation
Statistische Kompetenz: Fallstricke der Dateninterpretation Dr. Odette Wegwarth MPI für Bildungsforschung, Harding Center für Risikokompetenz, Berlin Gigerenzer et al. (2007). Helping doctors and patients
Gerd Gigerenzer. Bessere Ärzte, bessere Patienten, bessere Medizin: Brustkrebs-Früherkennung. Max-Planck-Institut für Bildungsforschung
Wenn Sie noch kein Mammogramm hatten, müssen Sie mehr untersuchen lassen als Ihre Brüste. American Cancer Society, Kampagnenplakat der 80er Jahre. Bessere Ärzte, bessere Patienten, bessere Medizin: Brustkrebs-Früherkennung
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Umgang mit Risiken: Wie verstehen und kommunizieren Ärzte Gesundheitsrisiken Dr. Nicolai Bodemer Max-Planck-Institut für Bildungsforschung, Berlin Harding Center für Risikokompetenz Center for Adaptive
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