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Zielsetzung: Der Workshop will die Teilnehmer mit Prinzipien und Kernkonzepten der Informationstheorie vertraut machen, mit deren Hilfe Unsicherheit in der diagnostischen Entscheidungsfindung modelliert werden kann [1],[2] , [3]. Sich daraus ergebende Möglichkeiten für die diagnostische Forschung und Konsequenzen für Studiendesigns und analytische Ansätze werden beispielhaft dargelegt und zur Diskussion gestellt.

Relevanz: Unsicherheit wird immer wieder als zentrale Erfahrung für die diagnostische Entscheidung dargestellt. Dies gilt im besonderen Maße für die Primärversorgung. Vor dem Hintergrund einer Vielzahl möglicher Erkrankungen bei nicht-selektierten Patienten stellt sich die Frage nach der Wertigkeit unterschiedlicher diagnostischer Informationen (Symptome, Zeichen, Vorerkrankungen etc). Die Komplexität dieser Entscheidungssituation wird durch klassische Studiendesigns (diagnostische Genauigkeitsstudie) und Effektgrößen (Sensitivität, Spezifität, Likelihood Ratio) nur ungenügend berücksichtigt. Die von Shannon und Weaver konzipierte Informationstheorie erlaubt es eher, diese Situation quantitativ zu erfassen. Mit Hilfe des von ihnen vorgeschlagenen Entropie-Begriffs lässt sich die Wirksamkeit diagnostischer Tests umfassender evaluieren als dies mit klassischen Effektgrößen der Fall ist.

Methoden: Zunächst werden Kernkonzepte der Informationstheorie dargelegt und Möglichkeiten aufgezeigt, mit ihrer Hilfe Unsicherheit in Entscheidungssituationen und die Wirksamkeit von Tests zu quantifizieren. Am Beispiel der 1. Marburger Brustschmerzstudie [4], [5] werden Aspekte des Studiendesigns und analytische Alternativen dargelegt und diskutiert.