Schlüsselwörter akademische Nachwuchsförderung in der Medizin - evidenzbasierte Medizin - Weiterbildungsbedarf
Key words medical junior researchers education - evidence-based medicine - demand for education
Einleitung
Das Gesundheitssystem in Deutschland hat seit den 1990er-Jahren unter dem Blickwinkel verschiedenster Entwicklungen einen stetigen Wandel vollzogen, womit auch die Forderung nach einer evidenzbasierten Medizin (EbM) aufwuchs. Sackett et al. definierten 1997 die EbM als den „gewissenhaften, ausdrücklichen und umsichtigen Gebrauch der gegenwärtig besten externen, wissenschaftlichen Evidenz für Entscheidungen in der medizinischen Versorgung individueller Patienten. Die Praxis der EbM bedeutet die Integration individueller klinischer Expertise mit der bestmöglichen externen Evidenz aus systematischer Forschung“ [1 ]. Dabei ist es der Anspruch an den Arzt im Sinne der EbM, auf eine spezifische Fragestellung, mit welcher sich im klassischen Fall der Patient an ihn richtet, den bestmöglich fundierten Behandlungsvorschlag, also die bestmögliche Antwort im Sinne der EbM zu machen. Dies impliziert die Fähigkeit, sachgerechte Literatur aufzufinden, die in identifizierten Publikationen enthaltenen Aussagen „richtig zu lesen“ und dabei die Belastbarkeit der veröffentlichten Daten kritisch bewerten zu können. Dieses „Lesen und Bewerten“ erfordert aber auch grundlegendes Methodenverständnis und setzt Kenntnisse der Techniken und Methoden der Epidemiologie, medizinischen Biometrie sowie der medizinischen Informatik voraus [2 ], deren „klassischen“ Methoden letztlich die „neueren“ Methoden der EbM entsprungen sind.
Fest steht, dass die EbM in Form von Leitlinien und Health Technology Assessments (HTA) zwar längst ihren Einzug in die Klinik gefunden hat und auch die Nutzung der „Cochrane-Library“ eine etablierte diagnostische und therapeutische Handlungsbasis darstellt, Patienten trotzdem aber nicht stets eine evidenzbasierte Versorgung erhalten. Als eine mögliche Erklärung, warum EbM im Alltag nach wie vor eher verhalten genutzt wird, wird u. a. postuliert, dass es nur ungenügend Möglichkeiten gäbe, sich die wissenschaftliche Evidenz zu beschaffen [3 ]. Eine Umfrage unter deutschen Weiterbildungsassistenten ergab 2011 als Hauptgrund eine weit verbreitete Unsicherheit zum Umgang mit EbM-Kenngrößen [4 ]. Grund hierfür könnte wiederum sein, dass – obwohl die EbM längst in der deutschen Sozialgesetzgebung verankert ist und nach § 137 SGB V „eine Patientenversorgung nach den Grundsätzen der EbM“ fordert – die evidenzbasierte Medizin kein Bestandteil der (Muster-) Weiterbildungsordnung der Bundesärztekammer ist. International konnten Studien aus den USA [5 ]
[6 ]
[7 ], Israel [8 ], dem Iran [9 ] und Dänemark [10 ] belegen, dass hier bei „Weiterbildungsassistenten“ und bei Fachärzten nur ein mäßiger Kenntnisstand bezüglich gängiger Größen der evidenzbasierten Medizin nachgewiesen werden konnte.
Seit längerem zeigt sich eine Diskussion um eventuelle Pflicht-Weiterbildungen zu Inhalten der evidenzbasierten Medizin (EbM), z. B. für Ärztinnen und Ärzte auf dem Weg zum Facharzt-Status. Unklar ist der bestmögliche Zeitpunkt für solche Weiterbildungen. Während eine Ansiedlung entsprechender Methoden-Schulungen schon im frühen klinischen Studium der Humanmedizin einleuchten kann, wird dort bisher nur bedingt zeitlicher Raum geschaffen neben den schon bestehenden Methoden-Fächern. Faktisch ist eine solche Erweiterung des studentischen Unterrichts noch weitgehend der Ausrichtung lokaler Fachvertretungen, z. B. für medizinische Biometrie und (klinische) Epidemiologie oder auch für Allgemeinmedizin, überlassen. In einer Stellungnahme der AWMF zum „Masterplan Medizinstudium 2020“ wird ausdrücklich unter der Überschrift „Wissenschaftskompetenz ist eine Schlüsselfunktion für jede ärztliche Tätigkeit“ eine EbM-Implementierung in das Medizinstudium gefordert [11 ]. Als Hauptbarriere der Implementierung von eigenständigen EbM-Curricula in das Medizinstudium erwies sich der Zeitmangel [12 ], da das Medizinstudium mit einem dichten Lehrplan stark ausgelastet ist.
In zunehmendem Umfang verfügbare postgraduelle Weiterbildungsangebote für klinisch tätiges Personal leiden unter der „Konkurrenz“ mit Fachdisziplinen-spezifischen Weiterbildungsmöglichkeiten und -pflichten, sodass nur bei ausreichend hoher Eigenmotivation von ärztlichem Personal und Abteilungsleitungen Weiterqualifikationen zur EbM wahrgenommen werden. Dabei konnten Windish et al. 2007 in einer Untersuchung an 277 Assistenzärzten demonstrieren, dass biostatistisches Training während der Studienzeit das statistische Wissen sowie die Fähigkeiten der Interpretation von evidenzbasierten Inhalten erhöhte [5 ].
Neben der zeitlichen Ansiedlung ist auch deren Umfang und Ausrichtung unklar: Je nach Standort bieten Methoden-Abteilungen postgraduelle Weiterbildungen von mehreren Stunden oder auch mehreren Wochen an; speziell im letzteren Kontext werden Pflicht-Weiterbildungen sicherlich umso kritischer diskutiert. Reed und Rao publizierten in den 2000er-Jahren notwendige Inhalte zu solchen Weiterbildungen, in Anlehnung an die gängigsten statistischen Konzepte und Methoden in medizinischen Zeitschriften [13 ]
[14 ]. Entscheidend für eine Bemessung des möglichen Volumens solcher Weiterbildungsangebote kann jedoch letztlich nur eine Messung des bestehenden Wissens – und damit des Weiterbildungsbedarfs – sein. Vor diesem Hintergrund sollte ein multidisziplinärer Survey unter klinisch tätigen Ärztinnen und Ärzten eines Universitätsklinikums zur Messung der Vertrautheit mit gängigen Termini und Kenngrößen sowie grafischen Methoden der EbM durchgeführt werden.
Material und Methoden
Erhebungsinstrument
Als Erhebungsinstrument wurde ein Survey-Fragebogen konzipiert (Anhang ): Dieser Fragebogen bot 12 ausformulierte Aussagen zu „klassischen“ Methoden der EbM und klinischen Epidemiologie (Interpretation und Anwendung von z. B. negativem Vorhersagewert, p-Wert oder relativem Risiko) sowie zu „neueren“ Methoden (Interpretation von Forest-Plots und Bias-Arten). Sämtliche Aussagen waren eindeutig mit „richtig“ oder „falsch“ zu bewerten. Um die zur Bearbeitung notwendige Zeit einschätzen zu können sowie die Verständlichkeit der einzelnen Fragen des Fragebogens zu testen, wurden im Rahmen der Konstruktion des Instruments mehrere Pretests durchgeführt. Rekrutiert wurden hierfür 10 freiwillige Teilnehmer aus verschiedenen Stadien der ärztlichen Ausbildung (Studenten, Ärzte direkt nach der dritten ärztlichen Prüfung und Fachärzte nach 2 Jahren Weiterbildung). Diese Teilnehmer waren von der späteren Erhebung ausgeschlossen. Auf Basis der 10 Pretests wurde die Bearbeitungszeit ermittelt und der Fragebogen hinsichtlich Verständlichkeit und Aufgabenstellungen angepasst. Einleitend enthielt der Fragebogen freiwillige Angaben zu Klinikzugehörigkeit, Weiterbildungsstatus (Fach- oder Assistenzarzt) und zum Geschlecht der Teilnehmenden.
Erhebung
In 4 Klinken der Universität Witten/Herdecke (darunter vertreten 2 konservative und 2 operative Disziplinen) wurde im Februar 2017 der anonyme Survey auf Basis eines Papier-Fragebogens unter allen Anwesenden einer Dienstbesprechung durchgeführt. Zur Bearbeitung stand nach einer kurzen Erläuterung zum Ziel des Surveys ein Zeitfenster von 10 Minuten zur Verfügung. Es sollten nur die Aufgaben beantwortet werden, welche eindeutig mit „richtig“ oder „falsch“ beantwortet werden konnten; das „Raten“ von Antworten war explizit nicht erwünscht, das Auslassen einzelner Aufgaben war somit möglich. Eine datenschutzrechtliche Abklärung des Vorgehens erfolgte in Abstimmung mit dem Datenschutzbeauftragten der Universität Witten/Herdecke; ein Unbedenklichkeitsschreiben zum Datenschutz vom 31.10.2016 liegt vor.
Primärer Endpunkt und Auswertung
Primärer Endpunkt des Surveys war der individuelle Anteil [%] korrekt beantworteter unter allen gegebenen Antworten der Teilnehmenden: Wurden seitens der Teilnehmer von den 12 Aussagen nur 8 beantwortet und davon 6 korrekt, so ergab sich hieraus ein individueller Anteil von 6/8 = 75 %. Die primäre Fragestellung des Surveys bestand in der Schätzung des medianen Anteils korrekter Antworten mittels eines 2-seitigen 95 %-Konfidenzintervalls über alle Teilnehmenden der 4 Kliniken hinweg. In einem weiteren Schritt wurde dieser mediane Anteil stratifiziert nach Kliniken und Weiterbildungsstatus der Teilnehmenden geschätzt. Ferner wurden die Verteilungen des individuellen Anteils korrekter unter den gegebenen Antworten zwischen den Kliniken mittels eines Kruskal/Wallis-Tests zum globalen Signifikanzniveau 5 % verglichen.
Fallzahlplanung
Zur Planung der Fallzahl wurde angenommen, dass, um von einer hinreichend „guten“ Vertrautheit mit den im Fragebogen adressierten Methoden der EbM ausgehen zu können (entsprechend dem Prädikat „gut“ für einen Anteil 80 % korrekter Antworten in einer standardisierten Examens-Prüfung), im Median 80 % der „aktiv“ beantworteten Fragen korrekt zu beantworten sind. Um nun diesen Median von 80 % mit einem 95 %-Konfidenzintervall der maximalen Breite von +/–7,5 % schätzen zu können, waren mindestens 62 auswertbare Fragebögen einzubringen (NQuery® Version 4.0 für Windows® ).
Ergebnisse
Aus den 4 teilnehmenden Kliniken wurden insgesamt 70 auswertbare Fragebögen bereitgestellt (n = 15 + 17 + 19 + 19). Unter den Teilnehmenden befanden sich 30 Fachärzte und 36 Assistenzärzte; 4 Teilnehmende machten keine Angabe zum Weiterbildungsstatus.
Im Median beantworteten die Teilnehmenden 10 der 12 Fragen. Unter den 70 ausgewerteten Fragebögen zeigte sich über alle 12 Aufgaben hinweg ein medianer Anteil korrekter Antworten (unter den gegebenen Antworten) von 47 % (95 %-KI [40 %; 50 %]). Über die 12 Aufgaben hinweg und bezüglich des Anteils korrekter unter den gegebenen Antworten unterschieden sich die 4 teilnehmenden Kliniken nicht statistisch signifikant (Kruskal/Wallis p = 0,388) zum Niveau 5 %. Konkret zeigten sich mediane Anteile korrekter Antworten zwischen 40 % und 50 % in den 4 Kliniken ([Abb. 1 ]).
Abb. 1 Box-Whisker-Plots zur Verteilung der individuellen Rate [%] korrekt unter maximal 12 beantworteten Aufgaben für 70 Teilnehmende, stratifiziert nach deren Kliniken A–D (Horizontalen kennzeichnen Median und Quartile, Vertikalen Maximum und Minimum).
Der Anteil korrekter Antworten (unter den gegebenen) lag bei den Teilnehmenden mit Facharztstatus (30 Fragebögen) bei 42 % (95 %-KI [36 %; 50 %]) und bei den Teilnehmenden mit Assistenzarztstatus (36 Fragebögen) bei 50 % (95 %-KI [38 %; 50 %]).
Die Anteile „aktiv gegebener“ Antworten rangierten unter den 12 Aufgaben von 100 % (Aufgabe zur Spezifität) bis 61 % (Aufgabe zum Meta-Effektmaß im Forest-Plot). Es zeigte sich bei den 6 Fragen zu „klassischen“ Methoden der klinischen Epidemiologie ein hoher Anteil an „aktiv gegebenen“ Antworten (64–100 %), der Anteil korrekter unter diesen „aktiv gegebenen“ Antworten lag zwischen 25 % (Aufgabe zum relativen Risiko) und 84 % (Aufgabe zur Number Needed to Treat).
Die Anteile „aktiv gegebener“ Antworten rangierten hingegen bei den 6 Aufgaben zu „neueren“ Methoden der EbM zwischen 61 % und 71 %, darunter Anteile von 19–72 % korrekten unter diesen „aktiv gegebenen“ Antworten. Für die 4 Teilaufgaben zur Interpretation eines Forest-Plots lag der Anteil korrekter unter den „aktiv gegebenen“ Antworten dabei zwischen 19 % und 42 % (siehe [Tab. 1 ]).
Tab. 1
Relative Häufigkeiten korrekter unter den „aktiv“ gegebenen Antworten für jede von 12 Aufgaben eines anonymen Surveys zu Methoden der evidenzbasierten Medizin, stratifiziert nach dem freiwillig „selbstberichteten“ Facharztstatus von 70 ärztlichen Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern aus 4 Kliniken der Universität Witten/Herdecke.
Fachärztin/Facharzt:
Anteil korrekter Antworten [%]
Assistenzärztin/Assistenzarzt:
Anteil korrekter Antworten [%]
Number Needed to Treat
73 %
89 %
relatives Risiko
33 %
17 %
Interpretation des p-Wertes
43 %
42 %
Anforderungen an Randomisierungen
23 %
36 %
Interpretation des Box-Whisker-Plots
47 %
33 %
diagnostische Kenngrößen
40 %
41 %
Lead-Time-Bias
13 %
39 %
Length-Time-Bias
50 %
58 %
Forest-Plot: studienweise Angaben
17 %
8 %
Forest-Plot: Darstellung Meta-Effekt
20 %
13 %
Forest-Plot: Meta-Signifikanz
30 %
8 %
Forest-Plot: studienweise Signifikanz
30 %
22 %
Diskussion
In dem vorliegenden Survey zur Vertrautheit mit Methoden der EbM ergab sich ein medianer Anteil korrekter Antworten von 47 %. Somit beantworteten die Ärzte weniger als die Hälfte der Fragen richtig. Dieser Anteil lag damit merklich unter dem erwarteten medianen Durchschnitt von 80 %. Das Ergebnis lässt dennoch die Einschätzung zu, dass trotz des Zurückbleibens des Ergebnisses hinter der erwarteten Spanne eine gewisse Vertrautheit mit den abgefragten Inhalten vorhanden sein muss. Dies kann u. a. damit begründet werden, dass die Teilnehmer ausdrücklich darauf hingewiesen wurden, dass „Raten“ nicht erwünscht sei; der recht hohe Anteil (je nach Frage zwischen 0 % und 39 %) „nicht aktiv gegebener“ Antworten lässt den Schluss zu, dass sich die Teilnehmer im Falle „aktiver“ Antworten zugetraut haben, die Fragen richtig beantworten zu können. Eine weitere Differenzierung ist bei Betrachtung der „aktiven“ Antwort-Raster zwischen den Aufgaben zu „neueren“ EbM-Methoden und denen zu eher „klassischen“ Methoden der klinischen Epidemiologie möglich: Unter den 6 Aufgaben zu „klassischen“ Methoden der klinischen Epidemiologie rangierten die Anteile der aktiv gegebenen Antworten zwischen 64 % und 100 %, unter denen zu „neueren“ Methoden der EbM zwischen 61 % und 71 %. Die „klassischen“ Methoden scheinen den ärztlichen Teilnehmenden aus den 4 Kliniken vertrauter zu sein als die „neueren“. Denkbar ist, dass die etwas höhere Vertrautheit mit „klassischen“ Methoden auch von deren aktiver Nutzung in einer eigenen Dissertation oder aktuellen Forschungsvorhaben herrührte, wo sicherlich öfter solche „klassischen“ Methoden wie Signifikanzprüfungen und Risikomaße eingehen als „neuere“ Methoden der EbM. Eine weitere Begründung könnte sein, dass das fest im Studienplan der Humanmedizin verankerte Pflicht-Curriculum zur medizinischen Informatik, Biometrie und Epidemiologie (Querschnittsfach QB 1 laut Ärztlicher Approbationsordnung) Kenntnisse vermittelt hat, welche den Teilnehmenden des Surveys nach eigenen Klausuren im Studium noch in gewissem Maße nachhaltig verfügbar sind.
Es bleibt zu diskutieren, ob eine frühe und obligate Vermittlung von „neueren“ EbM-Methoden im Studium der Humanmedizin eine ähnlich hohe Vertrautheit und Sicherheit in deren Nutzung schulen könnte wie hier für „klassische“ Methoden erkannt. Sicherlich könnte dann auch die spätere Bereitschaft gefördert werden, das aus dem Studium bereits Bekannte in das eigene Handeln zu integrieren [15 ]
[16 ]
[17 ].
Zu erwägen ist schließlich, ob die abgefragten Inhalte von den ärztlichen Teilnehmenden des Surveys nicht befriedigend verstanden wurden. Inwieweit der intrinsische Schwierigkeitsgrad des Surveys das Ergebnis beeinflusst hat, bleibt offen. Rückmeldungen seitens Teilnehmender rangierten hierzu zwischen „motivierend“ und „anspruchsvoll“. Vergleicht man jedoch den hier verwendeten Survey mit Fragebögen, welche bei anderen Untersuchungen zum Einsatz kamen [5 ]
[6 ]
[7 ]
[8 ]
[9 ]
[10 ], muss festgestellt werden, dass unsere Fragen im internationalen Vergleich eher als „leicht“ einzustufen waren.
Vergleiche mit der Literatur
Zur besseren Übersicht der aktuellen Literatur wurde zu den gefundenen Studien, welche wie unsere Untersuchung aktiv Wissen bei Ärzten mittels eines Fragebogens abfragten, ein gepoolter Effektschätzer mittels Random-Effects-Modell (in Anlehnung an die Methode einer Metaanalyse) berechnet ([Abb. 2 ]). Insgesamt konnten 6 Untersuchungen gefunden werden, mit Fallzahlen zwischen 68 [6 ] und 277 [5 ] Teilnehmern. Die jeweiligen Fragebögen bestanden aus 6 Fragen [9 ] bis hin zu 41 Fragen [7 ]. Das „beste“ Ergebnis publizierten Berwick et al. 1981 in den Vereinigten Staaten unter dem Titel „When Doctors Meet Numbers“: 281 Mediziner unterschiedlicher Ausbildungsstufen (vom Studenten bis zum auf Forschung spezialisierten Arzt) erhielten einen „Statistical Skills Self-Assessment Questionnaire“ mit 36 Multiple-Choice-Fragen. Es wurden im Median 63 % der Fragen korrekt beantwortet [7 ]. Wulff et al. dagegen hatte bei 148 dänischen Ärzten im Median bei 9 Fragen nur 26,7 % korrekter Antworten zu verzeichnen [10 ]. Berechnet man für die gefundenen 6 internationalen Studien einen gemeinsamen „Effektschätzer“, so lag der gepoolte Wissensscore von n = 1097 Medizinern bei 44,2 % (95 %-KI [33,2 %; 55,1 %]). Somit zeigte sich, dass weniger als die Hälfte aller gestellten Fragen zu Inhalten der evidenzbasierten Medizin beantwortet werden konnten. Dies deckt sich mit den Ergebnissen unserer Untersuchung, wo der mediane Anteil an korrekten Antworten bei 47 % gelegen hat. Dabei muss allerdings beachtet werden, dass die zugrunde liegenden Fragebögen, welche international zum Einsatz gekommen waren, mehr als nur 2 Antwortmöglichkeiten beinhalteten (4 bis 5 Auswahlmöglichkeiten, teilweise Multiple Choice), einen deutlich größeren Umfang aufwiesen und auch inhaltlich wesentlich detaillierteres und (noch) spezielleres Wissen um evidenzbasierte Methoden abfragte.
Abb. 2 Forest-Plot zur grafischen Darstellung eines gepoolten Effektschätzers nach dem Random-Effects-Modell aus der gefundenen internationalen Literatur: 6 Publikationen (1097 Teilnehmer) mit dokumentiertem Outcome „Anteil an korrekten Fragen eines EbM-Fragebogens“ konnten in die Analyse eingeschlossen werden. Dargestellt werden die studienweise Gewichtung, das zugehörige 95 %ige Konfidenzintervall sowie der errechnete gepoolte Effektschätzer. Die Berechnung und die grafische Darstellung erfolgte mit der Software „Comprehensive Meta Analysis (CMA® ) release 2.2.064, Biostat, Engelwood 2011“.
Methodische Limitationen
Der Survey wurde zur Validierung „vorgetestet“. Insgesamt 10 Probanden, bestehend aus Studierenden und Ärzten, beantworteten den Survey und evaluierten ihn anschließend hinsichtlich der einzelnen Fragestellungen. Daraufhin wurden 2 Fragen entnommen, 1 Frage überarbeitet (umformuliert, gekürzt) und 1 ersetzt, sodass die Finalversion schlussendlich 12 Fragen bot. Sicherlich kann der Survey aber nach dieser eingeschränkten Vorlaufphase noch nicht bezüglich psychometrischer Kenngrößen als valide, reliabel und objektiv demonstriert werden; hierzu werden eigene Untersuchungen folgen müssen, nachdem ggf. auch das Instrument nochmals revidiert wurde.
Ziel des Surveys war es, die Vertrautheit mit Termini und gängigen Kenngrößen der EbM unter Ärzten zu ermitteln. Ob hierfür 12 Aufgaben mit binärer Antwortvorgabe ausreichen, zumal 4 dieser 6 Fragen das gleiche Fragen-Thema abdecken (Forest-Plot), ist zu hinterfragen. Eine größere Abdeckung von Themen zur EbM in einem erweiterten Folge-Survey wäre denkbar, muss aber zugleich auch in Relation zur zeitlichen Durchführbarkeit gesehen werden: Für die Durchführung des vorliegenden Surveys war ein Zeitraum von maximal 10 Minuten angesetzt (und aus den Vortestungen auch als realistisch erkannt), sodass eine Durchführbarkeit während der Früh- oder Mittagsbesprechungen einer Klinik gewährleistet werden konnte. Umfangreichere Instrumente – wie sie international zum Einsatz kamen – könnten nominell einen höheren Informationsgehalt liefern, welcher aber durch sinkende Compliance und höheren Zeitdruck weniger belastbare Angaben in sich bergen kann. Teilweise waren für die Befragungen in anderen Untersuchungen Zeitfenster bis 25 Minuten veranschlagt [5 ]. Andere Untersuchungen verschickten die Fragebögen, wobei hier die Rücklaufquoten der Fragebögen stark variierten zwischen 59,2 % [10 ] und 84,2 % [8 ].
Trotz der ausdrücklichen Bitte konnte ferner ein „Raten“ bei einzelnen Aufgaben nicht ausgeschlossen werden. Hierbei bestand eine 50 %-Erfolgswahrscheinlichkeit durch das einfache Antwort-Format „richtig“/„falsch“. Dieses Antwort-Format wurde in Anbetracht der begrenzten Zeitvorgabe (maximal 10 Minuten) gewählt, um zumindest eine repräsentative Auswahl an medizinstatistischen Themen abbilden zu können. Alternative Formate wie Kurzantworten, Ordnungs-Antwortaufgaben, Auswahlantworten, Ergänzungsaufgaben etc. hätten vermutlich mehr Zeit zum Überlegen und Ausführen erfordert, sodass eine vollständige Bearbeitung des Surveys unter der obigen Zeitvorgabe nicht möglich gewesen wäre bzw. alternativ zu Ergebnisverzerrung hätte führen können. Das Ausmaß, welches diese Verzerrung haben kann, ist nicht bekannt und auch schwerlich abzuschätzen. Einige Autoren anderer Untersuchungen ließen bewusst die Antwortmöglichkeit „ich weiß es nicht“ zu, um auch hier ein „Raten“ von Antworten zu verhindern. In einer zukünftigen Untersuchung sollten unbedingt mehr als 2 Antwortmöglichkeiten gewählt werden, um eine Verzerrung der Ergebnisse durch mögliches Raten auszuschließen.
Eine weitere Limitation der Aussagekraft obiger Ergebnisse resultiert aus der Anzahl der anwesenden ärztlichen Survey-Teilnehmenden. Zwar wurde insgesamt die Anzahl an Fragebögen gemäß vorheriger Fallzahlplanung erfüllt, jedoch war diese Fallzahlplanung von einer deutlich optimistischeren Annahme des Survey-Ergebnisses ausgegangen (siehe auch die höhere Breite des Konfidenzintervalls zum primären Endpunkt gegenüber den Vorgaben der Fallzahlplanung). Alle Anwesenden der 4 Klinken nahmen am Survey teil; keine/r der Ärztinnen und Ärzte verweigerte die Teilnahme. Es ist jedoch nicht auszuschließen, dass am Tag der Erhebung zufällig solche Ärztinnen und Ärzte im Dienst waren, die entweder mehr oder weniger als ihre abwesenden Kolleginnen und Kollegen mit Methoden und Inhalten der EbM vertraut waren, wodurch das Ergebnis einer Verzerrung mit positiver oder negativer Ergebnistendenz unterlegen sein könnte.
Weiterhin war der vorliegende Survey tendenziell monozentrisch und befragte nur ärztliche Fachkräfte aus der Universität Witten/Herdecke angegliederten Kliniken. Zu diesen Kliniken muss erwähnt werden, dass deren Träger (Städtische Kliniken Köln respektive Helios Wuppertal-Barmen) nicht denen klassischer Universitätskliniken entsprechen. Inwieweit das Personal an Universitätskliniken eines privaten, respektive städtischen Trägers bezüglich akademischer Expertise und Erfahrung vergleichbar ist mit dem ärztlichen Personal staatlicher Unikliniken, kann nur gemutmaßt werden. Wie weit sich also obige Ergebnisse in entsprechenden Kliniken staatlicher Universitätskliniken reproduzieren lassen, müssen multizentrische multidisziplinäre Folgeerhebungen zeigen. Für solche Folge-Untersuchungen wäre es zudem sinnvoll zu evaluieren, an welchen der jeweiligen Standorte EbM-Anteile im Studium oder verpflichtend im Rahmen der Facharztausbildungen postgraduell erfolgen und in welchem Umfang.
Klinisch tätige Ärztinnen und Ärzte zeigten sich in diesem Survey hinreichend vertraut mit klassischen Methoden der klinischen Epidemiologie (z. B. relatives Risiko).
Aktuellere Methoden der evidenzbasierten Medizin (z. B. Forest-Plot) zeigten eine eingeschränkte Vertrautheit.
Es besteht ein Bedarf an zielgerichteten Angeboten zur Weiterqualifikation für klinisch tätige Ärztinnen und Ärzte in Methoden der evidenzbasierten Medizin.
Autorenschafts-Legitimation
STA und FK haben die Untersuchung konzipiert und das Erhebungsinstrument entwickelt; STA und ST haben die Untersuchung durchgeführt; FK und ST haben die erhaltenen Daten statistisch analysiert; STA, ST, CB und FK haben die Ergebnisse bewertet und aggregiert; CB führte die in der Diskussion enthaltene Analyse des gepoolten Effektschätzers durch, CB und FK haben den Entwurf dieser Publikation erstellt, STA und ST haben die Publikation intensiv revidiert.
