Entscheidungen auf der Intensivstation: Ein Beispiel für Bayesianisches Lernen?

• Antragsteller: Professor Dr. Stefan Felder
• Fachliche Zuordnung: Anästhesiologie
• Förderung: Förderung von 2001 bis 2004
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 5308074

Das Projekt analysiert den Entscheidungsprozess von Ärzten auf einer Intensivstation (ICU). Ausgangspunkt der Studie ist die Hypothese, dass in die Entscheidungen der Ärzte neben objektiven Informationen über den Zustand der Patienten auch eine subjektive Einschätzung über ihre Überlebenschancen eingeht. Eine weitere Hypothese lautet, dass die Informationsverarbeitung über die Zeit dem Theorem von Bayes genügt, dass Ärzte, anstatt sich zu hundert Prozent auf neue Informationen zu verlassen, bei ihren Entscheidungen eine Gewichtung von alter und neuer Information vornehmen. Hierzu werden Ärzte einer ICU - für eine Dauer von zwölf Monaten - nach Einlieferung der Patienten einen Fragebogen ausfüllen, in dem sie Auskunft über ihre subjektive Einschätzung des Gesundheitsstatus des Patienten geben. Diese Befragung wird wöchentlich so lange wiederholt, bis der Patient die ICU verlässt. Gleichzeitig werden routinemäßig alle medizinischen Leistungen und das sogenannte SAPS II (SchweregradScore) durch ein EDV-System patientenbezogen erfasst. Diese drei Datenquellen erlauben es, Hypothesentests vorzunehmen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Beteiligte Person: Privatdozentin Dr. Petra Saur