Zusammenfassung
Neben der Evidenz, die sich aus klinischen Studien ableiten lässt, existiert auf der
Seite des Therapeuten eine subjektive Evidenz (SE), die sich aus seiner Erfahrung
und der daraus abgeleiteten Erwartung („Kompetenz-Erwartung“) generiert und zusammen
mit der Studienevidenz einen essenziellen Baustein der Evidenz-basierten Medizin darstellt.
In dieser Arbeit wird an zwei Beispielen ein Vorschlag für die Berechnung dieser subjektiven
Evidenz vorgestellt. Dieser Vorschlag basiert auf dem von Palm in 1981 geprägten Begriff
der subjektiven Evidenz, der sich aus dem Shannon’schen Informationsbegriff ableitet.
Dabei werden z. B. von Ärzten (subjektiv) nur diejenigen Ergebnisse aus klinischen
Studien berücksichtigt, die von ihnen als Experten als „evident“ für ihre Theorie
gehalten werden. Je größer die Differenz zwischen persönlicher Expertise und empirischen
Daten ist, desto höher ist auch die „Überraschung“ des jeweiligen Experten, die sich
entsprechend aus der subjektiven Evidenz ableiten lässt. Insgesamt stellt das hier
vorgestellte Modell einen für die personalisierte Gesundheitsvorsorge verfolgenswerten
Ansatz dar. Weitere Grundlagenarbeiten und klinische Anwendungen sollen die Bedeutung
der subjektvein Evidenz unter Einbeziehung anderer statistischer Verfahren genauer
charakterisieren.
Summary
Besides the evidence generated from clinical studies, a subjective evidence (SE) exists
which refers to the experience and expertise of a physician, and from which expectations
are generated („competence expectations“). Together with the clinical study evidence
SE is an essential component of Evidence-based Medicine. Based on two examples a method
to calculate SE is proposed relying on the basic work on subjective evidence from
Palm (1981) derived from Shannon’s concept of information. A central idea of this
concept is that only those results from clinical studies are considered, which are
evident from the expert’s point of view. Thus, the greater the differnce is between
personal expertise and empirical data, the higher is the „surprise“ of the expert
based on his subjective evidence. Therefore the proposed model might contribute to
evaluate personalised health care as it helps to quantify expertise in a straightforward
manner. Additional basic research on the underlying mathematical models and assumptions
as well as clinical applications should foster the use of this model and help to bring
it into line with other statisitical procedures.
Schlüsselwörter
personalisierte Medizin - subjektive Evidenz - mathematisches Modell
Keywords
personalized medicine - subjective evidence - mathematical model
