gms | German Medical Science

Prävention zwischen Evidenz und Eminenz
15. Jahrestagung des Deutschen Netzwerks Evidenzbasierte Medizin

Deutsches Netzwerk Evidenzbasierte Medizin e. V.

13.03. - 15.03.2014, Halle (Saale)

Risiken effektiv kommunizieren: Darstellung von Zahlen in Gesundheitsinformationen

Meeting Abstract

Prävention zwischen Evidenz und Eminenz. 15. Jahrestagung des Deutschen Netzwerks Evidenzbasierte Medizin. Halle, 13.-15.03.2014. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2014. Doc14ebmP1e

doi: 10.3205/14ebm044, urn:nbn:de:0183-14ebm0445

Published: March 10, 2014

© 2014 Steckelberg et al.
This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.en). You are free: to Share – to copy, distribute and transmit the work, provided the original author and source are credited.


Outline

Text

Hintergrund: Der Erfolg Evidenz-basierter Praxis hängt von der effektiven Kommunikation statistischer Informationen ab. Es wurde untersucht, welche Effekte die verschiedenen Formate der Zahlendarstellung auf kognitive Endpunkte haben.

Methoden: Systematische Literaturrecherche bis Nov. 2013 in PubMed, Cochrane Library, PSYNDEX, PsycINFO, CINAHL, Campell Collaboration, DIMDI. Referenzlisten relevanter Artikel wurden gesichtet, die methodische Qualität mit dem Risk of Bias Instrument und die Gesamtevidenz nach GRADE bewertet. Die Ergebnisse wurden in Evidenztabellen zusammengefasst. Die Datensynthese erfolgt deskriptiv.

Ergebnisse: Von insgesamt 16512 Treffern wurden 111 Volltexte ausgewählt und 15 in die Analyse eingeschlossen. Die Qualität der Evidenz ist mittel bis hoch.

Vergleich Absolute versus Relative Risikoreduktion: Verstehen / Risikowahrnehmung: In 2 Studien mit Angabe des Basis-Risikos mehr korrekte Antworten im Vergleich zu fehlenden Angaben des Basisrisikos: ARR (7% vs. 33%; p<0,001) und RRR (10% vs. 17%; p=0,2) und in 2 von 4 Vergleichen signifikant präzisere Abschätzungen bei absoluten Angaben (41% vs. 52%, p<0,001) und (39% vs. 49%, p<0,001). In 1 Studie kein Unterschied. Wissen: In 1Studie kein Effekt.

Vergleich Natürliche Häufigkeiten (NF) versus Prozent: Verstehen: In 1 Studie bei Angabe in Prozent besser als mit NF: 87% vs. 73% (Differenz 14 %; 99% CI 9-18%, p<0,001). Wissen: In 2 Studien kein Effekt.

Vergleich Number needed to treat (NNT) versus ARR: Verstehen: In 2 Studien ohne Angabe des Basis-Risikos mehr korrekte Antworten bei ARR (8% vs. 21%, p<0,001) und (17% vs. 6%, p<0,001).

Vergleich Gleiche versus ungleiche Bezugsgröße: Verstehen / Risikoeinschätzung: 2 Studien zeigen einen Effekt für die Darstellung mit gleicher Bezugsgröße hinsichtlich korrekter Antworten (Referenz war NF 13,4 korrekte Antworten von 18 ): 13,4 vs.13,1, vs. 13,8 (Differenz 0,4, 99% CI 0,1-0,8, p=0,03) und genauerer Schätzungen in einem Vergleich..

Schlussfolgerung: Risiken sollen durch absolute Risikomaße und in vergleichenden Darstellungen mit gleicher Bezugsgröße kommuniziert werden. Prozente können genutzt werden, number needed to treat nicht.