Medizinische (Notfall‑)Entscheidungen und wie man Fehler vermeidet

Abstract

Diagnose- und Behandlungsfehler finden in der Medizin zunehmend Beachtung. Zu deren Verständnis ist die Betrachtung der zugrunde liegenden kognitiven Prozesse notwendig. Klinisches Denken und Entscheiden ist durch die gleichzeitige Aktivierung von zwei unterschiedlichen kognitiven Systemen charakterisiert, einem schnellen, intuitiven (System 1) und einem langsameren, systematisch-analytischem (Typ 2). In der Notfallmedizin haben Typ-1-Entscheidungen einen besonderen Stellenwert. Damit verbunden ist die Gefahr von resultierenden Verzerrungen („biases“). Fehlentscheidungen können auf verschiedene affektiv-emotionale und kognitive „biases“ zurückgeführt werden. Zusätzlich spielen Systemfehler eine wichtige Rolle (Arbeitsumfeld, Team- und Patientenfaktoren, limitierte Ressourcen). Mit Hilfe von Debiasing- und ROWS-Strategien (ROWS „rule out worst case scenarios“) auf der Ebene des individuellen Entscheidens sowie Feedback im Rahmen von Debriefing, Simulationstrainings auf Teamebene und durch Morbidity and Mortality Rounds (M&M-Konferenzen) sowie Critical Incident Reporting auf Systemebene (CIRS) lassen sich viele Fehler vermeiden.

Awareness with respect to diagnostic and therapeutic errors in medicine continues to rise. For a deeper understanding of errors, it is crucial to consider the cognitive processes underlying decision making, especially in emergency medicine. Clinical reasoning is based on the simultaneous activation of two different cognitive systems: a fast, intuitive (system 1) and a slow systematic-analytic one (system 2). In emergency medicine, the highly reactive system 1 is of major importance but bears a risk of bias. False decisions may be explained by cognitive and affective biases and system-related errors (working environment, team- and patient-related factors, limited resources). Most of the errors could be prevented by using cognitive strategies such as de-biasing and rule-out-worst-case-scenarios (ROWS) strategies, as well as with feedback from debriefings and simulation trainings, or morbidity and mortality (M&M) rounds and critical incident reporting systems.