 |  | Theo Dingermann |
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05.01.2026 18:00 Uhr |
Um Risiken und Chancen in der Medizin richtig einzuschätzen, sollten Heilberufler den Patienten Zahlen klar und im Kontext erläutern. / © Getty Images/Tom Werner
Ärzte treffen ihre Entscheidungen zur Überwachung des Gesundheitszustands von Patienten und zur Wahl einer bestimmten Therapie in erster Linie auf der Basis von Zahlen. Diese Zahlen spielen dann auch in der Kommunikation mit dem Patienten eine entscheidende Rolle. Es kann allerdings passieren, dass diese Zahlen nicht richtig verstanden werden.
Dies nehmen Forschende um Dr. Brian J. Zikmund-Fisher vom Department of Health Behavior and Health Equity an der University of Michigan, Ann Arbor, USA, zum Anlass für einen bereits im September publizierten »JAMA Insights«-Artikel.
Ausgehend von einer breiten Evidenzbasis aus systematischen Reviews und experimentellen Studien formulieren die Forschenden fünf praxisnahe, evidenzbasierte Empfehlungen:
Erstens plädieren die Forschenden dafür, Risiken grundsätzlich numerisch zu kommunizieren, auch dann, wenn nur grobe Schätzungen möglich sind. Verbale Wahrscheinlichkeitsbegriffe wie »selten« oder »häufig« werden von Laien extrem unterschiedlich interpretiert und führen im Vergleich zu Zahlen systematisch zu einer Überschätzung von Risiken sowie zu stärkeren Verhaltensreaktionen. Zahlen helfen hingegen, die tatsächliche Größenordnung eines Risikos einzuordnen, etwa den Unterschied zwischen 4 Prozent und 0,004 Prozent.
Beispiel: Wenn es sich um eine »gelegentliche« Nebenwirkung handelt, erklären, dass sie bei einem bis zehn von 1000 Behandelten auftreten kann beziehungsweise bei 0,1 bis 1 Prozent.
Zweitens wird empfohlen, konsistente Nenner zu verwenden, also beispielsweise Prozentangaben oder Raten pro 1000 Personen, statt variabler »1-von-X«-Formate. Beispiel: statt »eine von zwölf« besser »8 Prozent der Frauen« sagen; statt »1 von 384« besser »etwa drei von 1000 Personen«.
»1-von-X«-Formate lassen Risiken größer erscheinen, erschweren Vergleiche und beeinträchtigen die Fähigkeit, Wahrscheinlichkeiten korrekt einzuordnen. Empirische Daten zeigen, dass selbst einfache Größenvergleiche deutlich häufiger korrekt gelingen, wenn konsistente Nenner genutzt werden.
Drittens betonen die Autoren die Bedeutung absoluter Risikodifferenzen bei der Darstellung von Nutzen und Schaden medizinischer Interventionen. Relative Risikoreduktionen, etwa ein »50 Prozent geringeres Risiko«, erhöhen zwar nachweislich die Akzeptanz von Maßnahmen, führen jedoch zu einer systematischen Überschätzung des Nutzens.
Besonders kritisch ist, dass Leitlinien häufig Nutzen relativ, Schäden jedoch absolut darstellen und so ein verzerrtes Bild erzeugen. Für ein realistisches Verständnis klinischer Effekte seien absolute Angaben unerlässlich, auch wenn sie nur näherungsweise sind.
Beispiel: Statt »reduziert das Zehn-Jahres-Risiko um 50 Prozent« besser »reduziert das Zehn-Jahres-Risiko von 8 auf 6 Prozent« kommunizieren.
Viertens widmet sich der Artikel der visuellen Darstellung von Wahrscheinlichkeiten. Geeignet sind demnach nur solche Formate, die das Verhältnis von Teil zu Ganzem explizit abbilden, etwa Icon-Arrays oder gestapelte Balken. Grafiken, die lediglich den Zähler zeigen, ohne den Bezugsrahmen sichtbar zu machen, führen zu einer Überschätzung von Risiken und Effekten. Studien belegen, dass Patientinnen und Patienten Wahrscheinlichkeiten als größer wahrnehmen, wenn der zugrunde liegende Nenner visuell ausgeblendet wird.
Bei Teilangaben sollte die Gesamtmenge auch grafisch dargestellt werden, wie im rechten Bild die grauen Dreiecke beziehungsweise der graue »Restbalken«. / © JAMA Network
Fünftens und abschließend unterstreichen die Autoren die Notwendigkeit, Zahlen mit interpretativem Kontext zu versehen, insbesondere bei für Laien ungewohnten Messwerten wie Biomarkern. Referenzbereiche allein seien oft unzureichend. Hilfreicher seien zusätzliche Informationen zu Zielwerten, Handlungsschwellen oder klinisch relevanten Veränderungen. Experimentelle Studien zeigen, dass solche »Anker« die Wahrnehmung moderater Abweichungen beruhigen können, ohne die Sensibilität für tatsächlich kritische Werte zu vermindern.
Beispiel: Statt »Ihr HbA1c liegt bei 8,3 Prozent. Normal sind 4,0 bis 5,6 Prozent« besser »Ihr HbA1c liegt bei 8,3 Prozent. Für Sie liegt unser Ziel unter 7 Prozent und schon eine Veränderung von 0,5 Prozent macht einen signifikanten Unterschied.«
In der Gesamtschau machen die Forschenden deutlich, dass gute Zahlenkommunikation keine bloße Stilfrage ist, sondern ein zentrales Element patientenzentrierter Medizin. Wer Zahlen transparent, konsistent, absolut, visuell angemessen und kontextualisiert vermittelt, verbessert nachweislich das Verständnis, unterstützt informierte Entscheidungen und reduziert Fehlinterpretationen. Der Artikel liefert damit einen kompakten, evidenzbasierten Leitfaden für eine kommunikative Kernkompetenz im klinischen Alltag.
