Diagnostische Genauigkeit bei erhöhtem Zeit-und Leistungsdruck

• Antragsteller: Professor Dr. Mirko Kremer; Professor Francis de Véricourt, Ph.D.
• Fachliche Zuordnung: Management und Marketing ; Produktionssystematik, Betriebswissenschaften, Qualitätsmanagement und Fabrikplanung
• Förderung: Förderung seit 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 494799258

In diesem Projekt untersuchen wir, inwiefern durch Engpässe und Systemüberlastung verursachter Zeitdruck die Genauigkeit sowie Kosten diagnostischer Entscheidungen beeinflusst. Entscheidungsträgerinnern und Entscheidungsträger, die diagnostische Prozesse verantworten, müssen dynamisch zwischen dem Nutzen neuer diagnostischer Informationen und den dadurch verursachten Kosten abwägen. Dieses Problem in der Entscheidungsfindung betrifft viele Bereiche wie die Durchführung von Forschungsprojekten, die Beurteilung der Qualität von Güteraufarbeitung und ebenso die Ausführung von medizinischen Diagnosen. Kürzlich veröffentlichte epidemiologische Studien empfehlen, bei Verdachtsfällen ungenaue Covid-19 Tests mehrfach durchzuführen, um die diagnostische Genauigkeit zu erhöhen.Solche Probleme bei der Diagnosesuche unterliegen dabei erhöhtem Zeit- und Leistungsdruck. Wie sich diese prävalente Form des Zeitdrucks auf das Verhalten von Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträgern sowie den diagnostischen Prozess im Allgemeinen auswirkt, wurde bisher so gut wie nicht erforscht. Ziel unserer Arbeit ist es, diese Forschungslücke zu füllen. Hierzu werden die Auswirkungen von Zeit-und Leistungsdruck auf diagnostische Entscheidungen in kontrollierten Versuchsanordnungen untersucht. Dabei gehen wir zielgerichtet in folgenden Schritten vor: 1) Aufdecken von potentiellem und tatsächlichem Entscheidungsbias, der im Diagnostikprozess unter erhöhtem Zeit-und Leistungsdruck auftreten kann; 2) Messen, welche Wirkung ein Entscheidungsbias auf diagnostische Genauigkeit und damit verbundene Kosten hat; 3) Aufzeigen geeigneter Mechanismen um diesen Bias zu minimieren. In unserer Studie werden wir eine Reihe kontrollierter Experimente durchführen, in denen Versuchsteilnehmerinnen und Versuchsteilnehmer mit einer Reihe diagnostischer Aufgaben konfrontiert werden, die sich im zeitlichen Verlauf akkumulieren. Wir entwickeln modell-gestützte normative Benchmarks, um möglichen Entscheidungsbias in unseren Versuchen aufdecken. Weiterhin werden wir den Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträgern verschiedene statistische Instrumente zur Unterstützung bereitstellen und bewerten, ob und warum diese Instrumente den Entscheidungsbias minimieren.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen