Subjektives Krankheitswissen von Patienten mit Diabetes mellitus sichtbar machen

Zusammenfassung Hintergrund In dieser klinischen Pilotstudie wurde ein Weg skizziert, auf dem es mittels einer computerlinguistischen Methode aus der Wissensdiagnostik möglich ist, größere Stichproben im Hinblick auf ihre subjektiven Krankheitstheorien, speziell auf das subjektive Krankheitswissen und ihre daraus abgeleitete Versorgungserwartung hin zu untersuchen und die Vorstellungen zu visualisieren und klassifizieren. Dies erlaubt den Entwurf einer objektiven Typisierung des, subjektiv als wahr erachteten, Patientenwissens. Es wird dargestellt, warum die Überführung solch klassifizierten Wissens über das Krankheitswissen und subjektive Krankheitstheorien in der Arzt-Patienten-Interaktion die Kommunikation und letztlich die Adhärenz verbessern könnte.Mit dem hier eingesetzten methodischen Vorgehen ist eine hohe Zahl individueller Faktoren kein Hindernis mehr für die Analyse von Patientenvorstellungen. Bislang eingesetzte methodische Ansätze hatten das Problem der Multimodalität stets diskutiert. Mit dem vorgestellten Verfahren lässt sich die darin liegende Diversität auch innerhalb eines objektiven Analyseverfahrens nutzen. Methodik 74 Probanden (18 Diabetespatienten, 56 Gesunde) fertigten Texte an, die durch eine computerlinguistische Analyse mittels T-MITOCAR (Text-Model Inspection Trace of Concepts and Relations) semantisch geclustert und anschließend visualisiert und analysiert wurden. Ergebnisse Es konnten mehrere inhaltlich voneinander abgrenzbare Cluster identifiziert und beschrieben werden. Dabei zeigten sich unterschiedliche Modelle hinsichtlich der Vorstellungen über die Krankheit und deren Behandlung sowohl innerhalb als auch zwischen den verschiedenen Substichproben. Schlussfolgerungen Die Ergebnisse dieser Pilotstudie stellen einen Beitrag zu einem dokumentierten Instrumentarium zur besseren Einschätzung und Klassifikation von Patientenvorstellungen bei Diabetes mellitus dar. Die daraus resultierenden Wissenslandkarten (Teil der Ergebnisse) können Behandlern zur Kommunikationsvereinfachung dienen, da die Bedürfnisse der Patienten wesentlich schneller erfasst werden. Das Patientenwissen kann damit in neuer Weise fundiert in den Prozess des Shared Decision Making integriert werden.