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Die Aufklärung und Beratung zu diagnostischen Tests und therapeutischen Maßnahmen gehören zu den von Ärztinnen und Ärzten höchstpersönlich zu erbringenden Leistungen [1]. Dazu müssen sie Studienergebnisse bewerten und die Erkenntnisse daraus in den Praxisalltag übertragen. Das Deutsche Netzwerk Evidenzbasierte Medizin (DNEbM) definiert dies als „Integration individueller klinischer Expertise mit der bestmöglichen externen Evidenz aus systematischer Forschung (modifiziert nach [2])“ im Sinne einer evidenzbasierten Medizin (EbM) [3]. Beispielsweise geben epidemiologische Zahlen Informationen zu Nutzen und Risiken von Früherkennungsmaßnahmen. Die Fähigkeit zur Interpretation solcher Zahlen aus Studien wie Mortalität, Morbidität und Number-Needed-to-Screen (NNS) haben Ärztinnen und Ärzte aber oft nur unzureichend in der Ausbildung vermittelt bekommen. Im Rahmen einer repräsentativen Befragung von bayerischen Absolventen der Humanmedizin gaben nur 30,4% der Befragten an, nötige Kompetenz zum wissenschaftlichen Handeln, wie beispielsweise zur Bewertung von Studien, im Studium erworben zu haben [4].

Es zeigten sich erhebliche Defizite bei der wissenschaftlichen Kompetenz im Umgang mit Zahlen von Medizinstudierenden in einer Untersuchung an amerikanischen Medizinstudierenden im 1. Jahr [5]. Fast jedem Vierten bereitete das einfache Umrechnen von statistischen Größen Probleme. Bei der anschließenden Interpretation der Zahlen anhand eines Behandlungsszenarios war der Anteil der Studierenden mit Schwierigkeiten sogar noch größer. Diese Probleme bleiben bis ans Ende des Studiums weitestgehend bestehen. In einer Studie an amerikanischen Medizinstudierenden im 4. Studienjahr zeigten sich beim Umgang mit statistischen Zahlen und beim kritischen Lesen von Literatur erneut erhebliche Mängel [6]. Dies scheint sich in der Berufsausbildung fortzusetzen. Unter amerikanischen AssistenzärztInnen in den ersten Berufsjahren äußerten drei Viertel in einer Befragung geringe Sicherheit im Umgang mit statistischen Zahlen [7]. Dies wurde in einem anschließenden Test der statistischen Fähigkeiten bestätigt. Es zeigte sich zudem eine Abnahme der Fähigkeiten mit fortschreitendem Abstand zum Studium. Dass sich sowohl das Wissen um statistische Verfahren und Studiendesigns, als auch Grundfertigkeiten der EbM, wie beispielsweise Definition einer beantwortbaren Frage, Literaturrecherche und kritische Beurteilung der gefundenen Literatur, durch zusätzliche Seminare verbessern lassen, konnten Untersuchungen an Studierenden und an AssistenzärztInnen der Universität Frankfurt zeigen [8], [9]. Die Anwendung der gefundenen Evidenz auf PatientInnen und klinische Entscheidungsfindung waren aber nicht Gegenstand der Untersuchung. Das verwundert nicht, denn diese sind nach wie vor nur selten Bestandteil von EbM-Kursen [10]. Die Fähigkeit, sicher klinische Entscheidungen zu treffen, ist aber nicht selbstverständlich. Eine Studie an amerikanischen Medizinstudierenden im 4. Studienjahr zeigte, dass diese Probleme beim Umgang mit statistischen Unsicherheiten bei klinischen Entscheidungen haben [11]. Die Mehrzahl der Studierenden verlangte deshalb weitere diagnostische Tests für eine klinische Entscheidung, obwohl bereits eine sehr hohe Wahrscheinlichkeit für die Erkrankung bestand. Defizite scheinen sich also auch direkt in der ärztlichen Praxis auszuwirken. Ob sich die Situation in Deutschland ähnlich wie in den USA darstellt, ist unklar. Untersuchungen an deutschen Medizinstudierenden zu deren Sicherheit bei klinischen Entscheidungen anhand statistischer Zahlen fehlen bislang.

Vielleicht auch aufgrund der geschilderten Problematik soll im Rahmen des „Masterplans Medizinstudium 2020“ der Vermittlung wissenschaftlicher Kompetenzen in der ärztlichen Ausbildung ein größerer Stellenwert eingeräumt werden [12]. Der neue Nationale Kompetenzbasierte Lernzielkatalog Medizin (NKLM) betont ebenfalls die Bedeutung wissenschaftlicher Kompetenzen und betont diese in der Definition der Rolle des Arztes als Gelehrter: „Als Gelehrte erhalten und verbessern Ärztinnen/Ärzte ihr professionelles Handeln durch stetiges, lebenslanges Lernen und durch kritische Evaluation und Anwendung wissenschaftlicher Informationen und ihrer Quellen“ [http://www.nklm.de]. Als Vehikel für den Erwerb wissenschaftlicher Kompetenzen wird regelmäßig die medizinische Doktorarbeit ins Feld geführt. In einer amerikanischen Studie war die Anfertigung einer medizinischen Forschungsarbeit, z.B. im Rahmen eines PhD, etwa mit besseren statistischen Fähigkeiten bei AssistenzärztInnen assoziiert [7]. Die Übertragbarkeit dieser Ergebnisse auf Deutschland scheint jedoch bei unterschiedlichen Anforderungen an Forschungsarbeiten fraglich. Wiederholt hat der Wissenschaftsrat die Promotionspraxis und das wissenschaftliche Niveau der medizinischen Doktorarbeiten in Deutschland kritisiert [13]. Bisherige Befragungen zeigten, dass deutsche Medizinstudierende, die eine Promotion abgeschlossen haben, ihre wissenschaftliche Handlungskompetenz höher einschätzen als ihre Kollegen, die noch nicht fertig promoviert haben [14]. Deutsche Medizinstudierende sind der Meinung, dass sich ihre Fähigkeiten zum wissenschaftlichen Arbeiten durch die Arbeit an einer Promotion verbessert haben [15]. Besser vorbereitet auf die Arbeit als Ärztin bzw. Arzt fühlen sie sich dadurch allerdings nicht. Ob eine wissenschaftliche Tätigkeit während des Studiums tatsächlich die Sicherheit im Umgang mit wissenschaftlicher Evidenz bei klinischen Fragestellungen stärkt, wurde bisher nicht untersucht.

Ein wichtiger Aspekt bei der klinischen Entscheidungsfindung anhand von Zahlen aus der Evidenz ist darüber hinaus die Darstellung dieser Zahlen. Eine aktuelle Leitlinie des DNEbM setzt hier Standards für die evidenzbasierte Gesundheitsinformationen für PatientInnen [16]. Es wird betont, dass Nutzen und Schaden möglichst durch absolute Risikomaße dargestellt werden sollen. Eine Darstellung in relativen Risikomaßen hingegen führt häufig zu einer Fehleinschätzung von Nutzen und Schaden, sowohl bei PatientInnen als auch Ärztinnen und Ärzten [17]. Dabei sollten immer gleiche Bezugsgrößen verwendet werden [16]. Eine randomisiert-kontrollierte Studie, in der Laien absolute Risiken in unterschiedlichen Darstellungen präsentiert wurden, konnte zeigen, dass unterschiedliche Bezugsgrößen das Verständnis der Zahlen negativ beeinflussen [18]. Zudem können gemäß der Leitlinie des DNEbM Grafiken, insbesondere Piktogramme, unterstützend bei der Darstellung von Risiken eingesetzt werden [16]. In einer randomisiert-kontrollierten Studie zu Piktogrammen verbesserten diese nicht nur das Verständnis der vermittelten medizinischen Risiken, sondern wurden auch als hilfreicher von Laien empfunden [19]. Eine ähnlich aufgebaute Untersuchung an Studierenden verschiedener Fächer konnte ebenfalls eine Verbesserung des Verständnisses dargestellter Risiken durch Piktogramme nachweisen [20]. Ob sich diese positiven Effekte auch auf medizinische Professionelle wie Medizinstudierende übertragen lassen, ist noch unklar. Die vorliegende Studie will anhand von deutschen Medizinstudierenden die einleitend dargelegten Aspekte genauer adressieren.

Dafür wurde deren Sicherheit bei der Entscheidungsfindung anhand epidemiologischer Zahlen bei klinischen Fragestellungen am Beispiel von Früherkennungsmaßnahmen betrachtet. Die einzelnen Fragestellungen waren:

1.

Steigt die Entscheidungssicherheit beim Umgang mit den epidemiologischen Zahlen mit höherem Fachsemester?

2.

Zeigen Medizinstudierende, die wissenschaftlich tätig sind, eine höhere Entscheidungssicherheit?

3.

Hat die Art und Weise, wie die epidemiologischen Zahlen präsentiert werden (Tabelle versus Piktogramm), einen Einfluss auf die Entscheidungssicherheit?

Es wurde eine Querschnittserhebung mittels eines Online-Fragebogens durchgeführt. Der Fragebogen wurde am Allgemeinmedizinischen Institut des Universitätsklinikums Erlangen entwickelt Dieser wurde mit der Software SurveyMonkey erstellt und von zwei ärztlich tätigen Mitarbeitern (AD, AS) getestet. Die Unbedenklichkeitsbescheinigung der Ethik-Kommission der Medizinischen Fakultät der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg liegt seit November 2014 vor (327_14c). Die Studierenden im Fach Humanmedizin der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (N=2554) wurden im November 2015 mit Beginn des Wintersemesters per Email zur Online-Befragung eingeladen. Um die Rücklaufquote zu erhöhen, wurde eine Woche später ein Reminder versendet. Es gab keine Entschädigung für die Teilnahme an der Studie. Um Mehrfachteilnahmen auszuschließen, wurde eine IP-Sperre verwendet.

Um einen mittleren Effekt (r=0.3) des Fachsemesters auf die Entscheidungssicherheit mittels bivariater Korrelationsanalyse bei einem einseitigen α-Fehlerniveau von 0.05 mit einer Power von 0.80 nachzuweisen, ist eine Gesamtstichprobe aus 64 Befragten notwendig. Dasselbe Power- und α-Fehlerniveau wurde für den Nachweis eines mittleren Effekts (d=0.5) mittels unverbundener t-Tests in den weiteren Analysen festgelegt. Somit erfordert der einseitige Vergleich von Studierenden mit und ohne wissenschaftliche Tätigkeit eine Gruppengröße von 51 und Gesamtstichprobe von 102 Befragten. Damit ein Einfluss der Darstellungsweise als Tabelle oder Piktogramm nachgewiesen werden kann, wird bei zweiseitigem a Fehlerniveau von 0.05 eine Gruppengröße von 64 und Gesamtstichprobe von 128 Befragten benötigt.

An der Umfrage nahmen 287 Medizinstudierende teil (Rücklauf 1%). Davon beantworteten 171 Studierende die Befragung vollständig. Alle Befragten (N=171) studierten auch tatsächlich Medizin. Die Eigenschaften der Stichprobe entsprechen der erwarteten Merkmalsverteilung unter deutschen Medizinstudierenden. Der Anteil weiblicher Medizinstudierender von 68% stimmte annähernd mit dem Anteil von 61% in ganz Deutschland im Wintersemester 2015/2016 überein [21]. Die Rate der wissenschaftlich tätigen Studierenden, vor allem in den höheren Semestern, war vergleichbar mit den Ergebnissen einer Befragung unter deutschen Medizinabsolventen von 2005 und 2009 [22]. Dort gaben etwa 80% der Absolventen eineinhalb Jahre nach dem Studium an, entweder eine Promotion begonnen oder bereits abgeschlossen zu haben. Zum Erhebungszeitpunkt gab es kein Kursangebot für EbM an der Universität. Es wurde lediglich der curriculare Querschnittsbereich Epidemiologie und medizinische Biometrie, welcher sich auf statistische bzw. epidemiologische Grundlagen beschränkt, im sechsten Semester unterrichtet. Die demografischen Angaben der Stichprobe sind in Tabelle 1 [Tab. 1] zusammengefasst.

Um herauszufinden, ob die Studierenden bereits praktische, wissenschaftliche Erfahrung haben, wurde folgende Frage verwendet: „Waren/Sind Sie bereits wissenschaftlich tätig? (z.B. im Rahmen einer Doktorarbeit)“. Die wissenschaftliche Tätigkeit wurde dabei bewusst nicht auf die medizinische Promotion eingeschränkt. Vielleicht konnten einige Studierende bereits vergleichbare wissenschaftliche Erfahrung im Rahmen eines anderen Fachstudiums sammeln. Dies hätte bei Nichtberücksichtigung einen potentiellen Effekt durch wissenschaftliche Erfahrung in der Analyse künstlich verkleinert.

In Anlehnung an Wegwarth et al. wurden drei Entscheidungsszenarien konzipiert [23]. Das Design der Szenarien entsprach einer vorangegangenen Untersuchung an HausärztInnen [24]. Als Grundlage dienten die epidemiologischen Zahlen zu Früherkennungsmaßnahmen der drei häufigsten Krebserkrankungen in Deutschland: der Endoskopie zur Früherkennung von Darmkrebs, der Mammografie für Brustkrebs und dem PSA-Screening für Prostatakrebs [25], [26], [27], [28], [29]. Weder die Erkrankungen noch die Untersuchungsmethoden wurden namentlich erwähnt. So sollte sichergestellt werden, dass die Entscheidungsfindung der Befragten ausschließlich anhand der Zahlen aus der Evidenz und losgelöst von eventuell Sicherheit gebenden, vorgefertigten Meinungen erfolgte. Alle Szenarien begannen mit folgendem Einleitungstext: „Ein 58-jähriger gesunder Patient ohne relevante Risikofaktoren kommt in Ihre Sprechstunde und bittet Sie um Rat bezüglich einer spezifischen Untersuchung zur Früherkennung einer Tumorerkrankung. Der Patient vertraut auf Ihre Meinung und möchte wissen, ob Sie ihm diese Untersuchung empfehlen können. Sie recherchieren zunächst, welche Erkenntnisse es zu Nutzen und Risiken gibt, und finden folgende Informationen aus verlässlichen wissenschaftlichen Studien.“ Darauf folgten Zahlen zu Inzidenz und Mortalität der Erkrankung, sowie zu Number-Needed-to-Screen (NNS) und Schadenspotential (Falsch-Positiv-Rate, Komplikationen, Überdiagnosen). Diese Zahlen wurden ausgewählt, da sie typischerweise in Studien zu Früherkennungsmaßnahmen berichtet werden. Außerdem haben alle außer der Inzidenz eine hohe Relevanz bei der Bewertung. Die Zahlen wurden als absolute Risikomaße in natürlichen Häufigkeiten ausgedrückt. Relative Risiken in der Literatur wurden gegebenenfalls in diese überführt. Die Number-Needed-to-Screen wurde, wo nicht bereits in der Literatur vorhanden, aus der absoluten Risikoreduktion der krankheitsspezifischen Mortalität berechnet. Innerhalb der einzelnen Szenarien wurde auf möglichst einheitliche Bezugsgrößen geachtet. Das Format entspricht somit anfangs beschriebenen Empfehlungen für eine verständliche Darstellung [16]. Zusätzlich wurden mit Photoshop anhand der Zahlen Piktogramme in Anlehnung an die Handlungsempfehlung zum PSA-Screening der DEGAM erstellt [29]. Die Piktogramme und Tabellen enthielten stets dieselben Zahlen mit identischen Bezugsgrößen. Die Formulierungen in beiden Darstellungen waren nur geringfügig abweichend. Beide Darstellungsformen sind in Abbildung 1 [Abb. 1] zu sehen.

Jeder Befragte musste alle drei Szenarien in zufälliger Reihenfolge einmal bewerten. Dabei wurden die epidemiologischen Zahlen für jedes Szenario zufällig entweder als Piktogramm oder Zahlentabelle dargeboten. Ein Befragter konnte also beispielsweise zwei Szenarien als Piktogramm und eines als Tabelle präsentiert bekommen. Die Randomisierung der Befragten auf die unterschiedlichen Darstellungen der Szenarien als Piktogramm beziehungsweise Zahlentabelle führte zu annähernd gleich großen Gruppen mit ähnlicher demographischer Zusammensetzung. Bei jedem Szenario waren die Befragten aufgefordert, eine Empfehlung auf einer 6-stufigen Likert-Skala abzugeben (Ich empfehle die Untersuchung: 1=„auf jeden Fall“ bis 6=„auf gar keinen Fall“). Die erfragten Empfehlungen zu den Szenarien sollten eine tatsächliche Entscheidungssituation simulieren, waren aber nicht Teil der Auswertung. Anschließend musste die Entscheidungssicherheit auf einer 6-stufigen Likert-Skala angegeben werden (Ich bin bei der Entscheidung: 1=“sehr sicher“ bis 6=“sehr unsicher“).

Die Auswertung erfolgte mit SPSS Statistics Version 21. Es wurden alle Szenarien einzeln betrachtet und auf einen Zusammenhang zwischen Entscheidungssicherheit und Fachsemester hin mittels Produkt-Moment-Korrelationen nach Pearson überprüft. Pro Befragtem wurde dann die mittlere Entscheidungssicherheit in den drei Szenarien berechnet. Ein Zusammenhang zwischen mittlerer Entscheidungssicherheit und Fachsemester wurde ebenso mittels Produkt-Moment-Korrelation nach Pearson geprüft. Zusätzlich wurde explorativ untersucht, ob Studierende, die den Kurs zum curricularen Querschnittsbereich Epidemiologie und medizinische Biometrie bereits besucht haben, eine höhere Sicherheit bei den evidenzbasierten Entscheidungen zeigen. Hierfür wurden die Befragten, die den Kurs noch nicht besucht hatten (Fachsemester 1-6), mit denen, die ihn bereits besucht hatten (Fachsemester 7-11), mittels t-Test für unverbundene Stichproben bezüglich ihrer mittleren Entscheidungssicherheit verglichen. Anschließend wurden Studierende mit wissenschaftlicher Tätigkeit und ohne ebenfalls mittels t-Test für unverbundene Stichproben auf Unterschiede hin geprüft. Um herauszufinden, ob sich die Entscheidungssicherheit über alle drei Szenarien hinweg in Abhängigkeit von der Darstellungsweise unterscheidet, wurde ebenfalls ein t-Test für unverbundene Stichproben verwendet.

Die Studierenden waren sich im Mittel eher sicher bei ihren Entscheidungen (M=2.48, SD=0.88). Die Entscheidungssicherheit variierte nur gering über die verschiedenen Semester. Lediglich in einem Szenario konnte ein schwacher Zusammenhang zwischen Entscheidungssicherheit und Fachsemester nachgewiesen werden (Szenario 1 Darmkrebsfrüherkennung: r_Pearson=0.132, p=0.042, Szenario 2 Mammografie: r_Pearson=-0.043, p=0.29, Szenario 3 PSA-Screening: r_Pearson=-0.045, p=0.28). Dementsprechend zeigte sich bei Betrachtung der mittleren Entscheidungssicherheit in allen Szenarien insgesamt kein Zusammenhang (r_Pearson=0.018, p=0.41). Ob der Kurs zum curricularen Querschnittsbereich Epidemiologie und medizinische Biometrie bereits besucht wurde, hatte ebenfalls keinen Effekt auf die Sicherheit bei den evidenzbasierten Entscheidungen (Kurs besucht: M=2.47, SD=0.96, Kurs noch nicht besucht: M=2.50, SD=0.75, t(169)=-0.26, p=0.40, d=-0.04). Eine Übersicht zu den einzelnen Fachsemestern geben Tabelle 2 [Tab. 2] für die Entscheidungssicherheit in den Szenarien und Abbildung 2 [Abb. 2] für die mittlere Entscheidungssicherheit.

Studierende die wissenschaftlich tätig sind oder waren, z.B. im Rahmen einer Doktorarbeit, waren nicht signifikant sicherer in ihren Entscheidungen (mit wissenschaftlicher Tätigkeit: M=2.38, SD=0.86, ohne wissenschaftliche Tätigkeit: M=2.56, SD=0.90, t(169)=-1.26, p=0.11, d=-0.19).

In den drei Szenarien (N=513) führte die Darstellung als Piktogramm zu einer signifikant höheren Entscheidungssicherheit bei den Studierenden als die Darstellung als Zahlentabelle (Piktogramm: M=2.33, SD=1.07, Zahlentabelle: M=2.64, SD=1.11, t(511)=3.21, p<0.01, d=0.28).

Die Befragten sind sich insgesamt eher sicher bei ihren Entscheidungen anhand der epidemiologischen Zahlen. Diese Entscheidungssicherheit steigt aber nicht in höheren Fachsemestern. Auch konnte kein Zusammenhang zwischen einer wissenschaftlichen Tätigkeit, z.B. im Rahmen einer Doktorarbeit, und einer höheren Sicherheit bei klinischen Entscheidungen anhand der Evidenz gefunden werden. Werden die epidemiologischen Zahlen grafisch als Piktogramm aufbereitet, so erhöht dies die Entscheidungssicherheit geringfügig.

Die Studierenden geben insgesamt an, sich bei den Entscheidungen anhand der epidemiologischen Zahlen eher sicher zu sein. Hierbei gilt es zu bedenken, dass eine Verzerrung durch soziale Erwünschtheit hin zur Angabe einer höheren Entscheidungssicherheit vorliegen kann [30]. Trotz dieser möglichen Verzerrungen nach oben, ist es ungewöhnlich, dass sich keine höhere Entscheidungssicherheit in höheren Fachsemestern zeigt. Möglicherweise ist durch die geringe Anzahl an Befragten in den vorklinischen Semestern hier eine nicht repräsentative, zu hohe Entscheidungssicherheit gemessen worden. Bei alleiniger Betrachtung der klinischen Semester ist aber ebenfalls keine Zunahme der Entscheidungssicherheit erkennbar gewesen. Grund für den mangelnden Gewinn an Entscheidungssicherheit könnte eine noch zu geringe Präsenz von evidenzbasierten Entscheidungsfindungen bzw. der kritischen Bewertung von Evidenz im Studium und in klinischen Praktika sein. Der curriculare Querschnittsbereich Epidemiologie und medizinische Biometrie kann diesen Bedarf nicht decken. Studierende, die bereits entsprechende Kurse besucht haben, unterscheiden sich nicht von jüngeren KommilitonInnen in ihrer Sicherheit bei klinischen Entscheidungen anhand der Evidenz. Abhilfe schaffen könnte das laut aktuellen Befragungen stetig wachsende Angebot an Kursen zu evidenzbasierter Medizin in Deutschland [10]. Laut selbiger Studie konzentrierten sich diese Kurse allerdings vor allem auf die Literaturrecherche und die anschließende Studienbewertung. Die Integration der gefundenen Evidenz mit den PatientInnen und die damit verbundene Entscheidungsfindung war hingegen seltener Gegenstand der Kurse. Der Ausbau entsprechender Kurse, die auch das zum Inhalt machen, sollte weiter vorangetrieben werden, damit Medizinstudierende die sichere klinische Entscheidungsfindung schon im Studium erlernen können.

Studierende, die bereits wissenschaftlich tätig waren, wie beispielsweise im Rahmen einer medizinischen Doktorarbeit, zeigen in dieser Untersuchung keine höhere Entscheidungssicherheit im Umgang mit epidemiologischen Zahlen. Dies widerspricht Studien aus der Vergangenheit. Medizinstudierende schätzten ihre wissenschaftlichen Kompetenzen höher ein, wenn sie promoviert hatten [14], [15]. In vergangenen Studien überschätzten Medizinstudierende jedoch häufig ihre eigenen Fähigkeiten im Umgang mit statistischen Zahlen [5], [6]. Zudem muss eine höhere wissenschaftliche Kompetenz nicht automatisch mit sichereren klinischen Entscheidungen einhergehen. Der Prozess der evidenzbasierten Entscheidungsfindung ist weitaus komplexer als die reine Anwendung wissenschaftlicher Fähigkeiten, denn oft lässt die Evidenz noch erheblichen Entscheidungsspielraum für die klinische Praxis. Die klinische Entscheidung an und mit den PatientInnen ist nicht zuletzt eine subjektive Entscheidung und bleibt mit erheblicher Restunsicherheit behaftet. Vielleicht fühlen sich Medizinstudierende auch deshalb zwar in ihrer wissenschaftlichen Kompetenz durch eine Promotion gestärkt, aber nicht besser auf die spätere Arbeit als Ärztin bzw. Arzt vorbereitet [15]. Ob medizinische Doktorarbeiten in ihrer aktuellen Form auch die Anwendung wissenschaftlicher Kompetenzen auf klinische Fragestellungen ausreichend fördern, ist also fraglich. Um bis zum Ende des Studiums eine Handlungskompetenz in der Anwendung wissenschaftlicher Evidenz im ärztlichen Alltag, wie sie der NKLM eigentlich erwartet, zu erreichen, scheint die alleinige Anfertigung einer medizinischen Doktorarbeit unzureichend [http://www.nklm.de].

Die Art der Darstellung epidemiologischer Zahlen beeinflusst, wenn auch nur in geringem Maße, die Entscheidungssicherheit der Medizinstudierenden. Dies passt zu Ergebnissen ähnlicher Studien zum Verständnis statistischer Zahlen [19], [20]. Bei Studierenden verschiedener Fächer verbesserte die Darstellungen in Form von Piktogrammen das Verständnis der Zahlen [20]. Der Effekt fiel kleiner aus, je höher die bereits vorhandene Kompetenz der Befragten im Umgang mit Zahlen war. Man würde also auch bei den befragten Medizinstudierenden ein verbessertes Verständnis der präsentierten Zahlen erwarten, was mit einer höheren Sicherheit im Umgang mit diesen assoziiert ist [7]. In einer anderen Untersuchung wurde zudem Information in Form von Piktogrammen als hilfreicher und vertrauenswürdiger empfunden [19]. Gerade in der Hausarztpraxis sind digitale Entscheidungshilfen für PatientInnen zunehmend verbreitet. Entscheidungshilfen wie der kardiovaskuläre Risikorechner arriba oder die Handlungsempfehlung zum PSA-Screening der DEGAM unterstützen nicht nur PatientInnen, sondern nebenbei auch Ärztinnen und Ärzte bei evidenzbasierten Entscheidungen, indem Zahlen grafisch als Piktogramme aufbereitet werden [29], [31]. Nach unseren Ergebnissen könnte der Einsatz solcher Entscheidungshilfen in der Ausbildung den Medizinstudierenden zusätzliche Sicherheit bei klinischen Entscheidungen geben. Ob sich die Ergebnisse auch auf junge Ärztinnen und Ärzte übertragen lassen, ist allerdings noch unklar.

Einschränkungen der Studie sind der geringe Rücklauf, insbesondere in den niedrigen Fachsemestern. Bei geringen Gruppengrößen in diesen Fachsemestern ist die Repräsentativität der Einzelergebnisse hier in Frage zu stellen. Dass es aber dadurch zu Verzerrungen in den Gesamtanalysen gekommen ist, scheint wenig wahrscheinlich. Eine weitere Schwäche findet sich in der Untersuchung von Medizinstudierenden mit und ohne Erfahrung mit einer wissenschaftlichen Tätigkeit. Bei der Frage nach dieser wurde weitestgehend offen gelassen, um welche Art von wissenschaftlicher Tätigkeit es sich handeln sollte. Eine Promotion wurde lediglich als Beispiel genannt, damit auch wissenschaftliche Erfahrung aus einem anderen Fachstudium berücksichtigt werden konnte. Wissenschaftliche Tätigkeiten von Medizinstudierenden unterscheiden sich aber auch in ihrer Dauer und Intensität. Dieser Heterogenität der Erfahrungen kann die Einfachheit der verwendeten Operationalisierung aber nur schwer gerecht werden. In der Folge kann ein Zusammenhang zwischen Entscheidungssicherheit und wissenschaftlicher Tätigkeit verwässert und übersehen worden sein. Außerdem haben Studierende mit wenig Affinität zu Statistiken vermutlich seltener an der Untersuchung teilgenommen. Soziale Erwünschtheit kann zusätzlich dazu geführt haben, dass höhere Entscheidungssicherheiten angegeben wurden [30]. Diese Eigenschaften der Stichprobe können zu einer Gesamtüberschätzung der Entscheidungssicherheit geführt haben. Die relativen Unterschiede zwischen den untersuchten Teilgruppen sollten dadurch aber nicht verfälscht worden sein. Da es sich um eine Querschnittstudie handelt, sind eindeutige Rückschlüsse auf zeitliche Veränderungen der Entscheidungssicherheit im Verlauf des Studiums nicht möglich. Aus den gefundenen Zusammenhängen können lediglich Vermutungen hierzu angestellt werden. Um die Veränderung der Entscheidungssicherheit über die verschiedenen Fachsemester bzw. durch eine wissenschaftliche Tätigkeit verzerrungsfrei zu untersuchen, sind Längsschnittuntersuchungen notwendig. Die Repräsentativität der Ergebnisse für andere Fakultäten ist einschränkt, weil die Untersuchung nur an einer Fakultät durchgeführt wurde.

Im Vergleich zu niedrigeren Fachsemestern zeigen Medizinstudierende aus höheren Fachsemestern nicht wie erwartet eine höhere Entscheidungssicherheit. Es erscheint fraglich, ob sie im Laufe des curricularen Studiums zusätzliche Sicherheit bei evidenzbasierten, klinischen Entscheidungsfindungen gewinnen. Eine wissenschaftliche Tätigkeit während des Studiums, wie beispielsweise eine Doktorarbeit, scheint die benötigten Kompetenzen ebenfalls nicht ausreichend zu stärken. Vorliegende Studie kann hierbei allerdings nur Vermutungen anstellen. Für eine Sicherung dieser Hypothesen sind zusätzlich Längsschnittuntersuchungen notwendig. Nichtsdestotrotz sollte die evidenzbasierte Medizin und dabei insbesondere auch die klinische Entscheidung anhand der Evidenz mehr in den Fokus der Ausbildung rücken. Darüber hinaus können klinische Entscheidungshilfen mit Piktogrammen den Studierenden Sicherheit bei Entscheidungen geben.

Diese Studie wurde ohne spezielle finanzielle Förderung durch öffentliche, kommerzielle oder not-for-profit Einrichtungen durchgeführt. Die vorliegende Arbeit war Teil der Anforderungen zur Erlangung des akademischen Grades „Dr. med.“ an der Medizinischen Fakultät der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg.

Alle durchgeführten Untersuchungen stimmten mit den ethischen Standards der Deklaration von Helsinki (Neufassung Fortaleza 2013) und dem Genfer Gelöbnis überein. Die Unbedenklichkeitsbescheinigung der Ethik-Kommission der Medizinischen Fakultät der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg wurde eingeholt (327_14c vom 14.11.2014).

Die Autoren erklären, dass sie keine Interessenkonflikte im Zusammenhang mit diesem Artikel haben.