Statistische Kompetenz: Fallstricke der Dateninterpretation
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- Hetty Dieter
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1 Statistische Kompetenz: Fallstricke der Dateninterpretation Dr. Odette Wegwarth MPI für Bildungsforschung, Harding Center für Risikokompetenz, Berlin
2 Gigerenzer et al. (2007). Helping doctors and patients make sense of health statistics. PSPI. Was wissen Frauen? % der Antworten Richtige Antwort: 1 Geschätzte Anzahl von Frauen pro 1.000, die weniger an Brustkrebs versterben
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 (0,1%).
8 Relative Risiken sind intransparent.
9 Relative Risiken sind intransparent.
10 Relative Risiken sind intransparent.
11 Relative Risiken sind intransparent. Relatives Risiko ignoriert tatsächliche Größe der Basisraten: 4 auf 3 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%
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%
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:
15 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%
16 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%
17
18 20% - 30%
19 0.1%
20 Überlebensraten
21 Überlebensraten
22 Überlebensraten
23
24 Wir diskutieren viel über die Brustkrebsmortalität. Dabei ist die 5-Jahres-Überlebensrate in den vergangenen Jahren stetig gestiegen auf inzwischen 87 Prozent...
25 Welch et al. Are increasing 5-year survival rates evidence of success against cancer? JAMA, 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
26 Lead-time bias Verlängerter Diagnosezeitraum
27 Lead-time bias Verlängerter Diagnosezeitraum Tod mit 70 OHNE Screening Diagnose mit 67
28 Lead-time bias Verlängerter Diagnosezeitraum Tod mit 70 OHNE Screening Diagnose mit 67 MIT Screening Tod mit 70 Diagnose mit 60
29 Überdiagnose-Bias Einschluss von nicht-progressiven und langsam wachsenden Tumoren in den Nenner der Kalkulation Aufblähen der Statistik ohne reale Entsprechung
30 Überdiagnose-Bias Ohne Screening 5 Jahre später am Leben aggressive Tumore 320 gestorben 5-J Überlebensrate: 680/1.000 = 68% 1680 am Leben
31 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%
32 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
33 Wegwarth et al. (2012):Do physicians understand cancer screening statistics? Annals of Internal Medicine. Würden Sie das Screening ihren Patienten empfehlen? % der Ärzte, die das Screening empfahlen
34 Wegwarth et al. (2012):Do physicians understand cancer screening statistics? Annals of Internal Medicine. Würden Sie das Screening ihren Patienten empfehlen? % der Ärzte, die das Screening empfahlen
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 Brustkrebs-Früherkennung
37 Mehr Informationen unter:
38 Ohne/Mit Mammographie Jahr der Publikation Relative Risikoreduktion Absolute Risikoreduktion % 4 3 pro 1000 (0.1%) % 5 4 pro (0.1%) % pro (0.07%) Autor Nyström et al., 1996 Nyström et al., 1999 Gøtzsche et al., : Einführung Mammographie als flächendeckendes Screening % pro (0.05%) % pro (0.06%) % pro (0.06%) Gøtzsche et al., 2006 Gøtzsche et al., 2011 Gøtzsche et al. 2013
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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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