Diagnostizieren, bevor Sie ausschmücken

Prüfen Sie zuerst die häufige, einfache Erklärung, bevor Sie nach seltenen oder komplexen suchen.

Why it works

Verfügbarkeitsverzerrung lässt lebendige, ungewöhnliche Erklärungen wahrscheinlich erscheinen, weil sie einprägsam sind. Aber Basisraten begünstigen häufige Erklärungen: das klassische medizinische Sprichwort "wenn du Hufgetrappel hörst, denk an Pferde, nicht an Zebras" kodiert dieselbe Logik. Ockhams Rasiermesser, auf Diagnostik angewandt, bedeutet, mit der häufigsten Ursache zu beginnen, die zur Evidenz passt, nicht mit der interessantesten.

How to do it

1. Listen Sie die zwei oder drei häufigsten Erklärungen für die Symptome oder die Situation auf, die Sie beobachten.
2. Prüfen Sie, ob die häufige Erklärung durch Evidenz definitiv ausgeschlossen ist, bevor Sie eskalieren.
3. Fügen Sie Komplexität nur im Verhältnis zur Evidenz hinzu, die sie verlangt.
4. Dokumentieren Sie, welcher Befund Sie zu einer aufwendigeren Erklärung übergehen lassen würde.

Evidenz

Die Heuristik "häufige Dinge sind häufig" wird explizit in der klinischen Medizin gelehrt und ist in Basisraten-Schließen begründet. Sich vor dem Ausschluss häufiger Ursachen an seltenen Diagnosen zu verankern ist eine anerkannte Quelle klinischer Fehler. Croskerry dokumentiert das als kognitives Fehlermuster, und Tversky und Kahnemans Arbeit zur Verfügbarkeitsheuristik erklärt, warum lebendige seltene Erklärungen wahrscheinlicher erscheinen, als die Basisraten es rechtfertigen. (clinical)

In der Medizin gibt es tatsächlich Zebras; das Rasiermesser ist ein Triage-Werkzeug, kein Grund, die Untersuchung zu stoppen, wenn häufige Erklärungen genuin ausgeschlossen sind.

Quellen

• Croskerry, Pat (2003). "The Importance of Cognitive Errors in Diagnosis and Strategies to Minimize Them." Academic Medicine, 78(8), 775–780.
• Tversky, Amos & Kahneman, Daniel (1973). "Availability: A Heuristic for Judging Frequency and Probability." Cognitive Psychology, 5(2), 207–232.
• Tversky, Amos & Kahneman, Daniel (1974). "Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases." Science, 185(4157), 1124–1131.

Häufiger Fehler

Zu aufwendigen Erklärungen zu springen, weil sich das Problem wichtig oder komplex anfühlt – Wichtigkeit erhöht nicht die Wahrscheinlichkeit einer seltenen Ursache.