ambossIconambossIcon
TestenLogin

Bias, Stereotype und Diskriminierung in der Medizin

Letzte Aktualisierung: 26.10.2024

Zusammenfassungtoggle arrow icon

Alle Menschen – auch die, die im Gesundheitswesen arbeiten – haben impliziten Bias und nutzen Stereotype. Impliziter Bias ist eine i.d.R. unbewusste systematische und fehlerhafte Neigung der Wahrnehmung, die zu einem verzerrten bzw. falschen Urteilsvermögen und einer falschen Entscheidungsfindung führen kann. Stereotype bezeichnen verallgemeinernde Urteilsmuster zur Kategorisierung von Individuen. Bias und Stereotype sind evolutionspsychologisch zwar sinnvoll, um in brenzligen Situationen schnell entscheiden zu können. Im Gesundheitssystem führen sie jedoch zu diskriminierendem Verhalten ggü. vulnerablen Personen und somit zu einem schlechteren Outcome. Außerdem ist nicht nur der individuelle Bias ein Risikofaktor für Diskriminierung, sondern auch die institutionellen Strukturen des Gesundheitssystems wie bspw. die Ökonomisierung des Gesundheitssystems und der daraus entstehende Zeitmangel und Personaldruck.

Die in diesem Kapitel angegebenen Daten beziehen sich häufig auf den nordamerikanischen Raum, da es in Deutschland aktuell noch viel Forschungsbedarf gibt. Zu einigen merkmalsspezifischen Bias (bspw. ggü. ethnischer Herkunft, Alter oder Gewicht) und deren Auswirkungen gibt es schon einige Daten, die deutlich darlegen, wie fatal die Folgen sein können.

Es gibt jedoch Möglichkeiten zu verhindern, dass Bias und Stereotypisierungen zu Diskriminierung und Ungleichbehandlung im klinischen Alltag führen. Der erste Schritt ist die Bewusstmachung der eigenen Bias und anschließend die absichtliche Anwendung von Methoden, die eine Ungleichbehandlung aufgrund dieser Bias verhindern können.

Definitiontoggle arrow icon

  • Diskriminierung: Benachteiligung von Menschen aufgrund ihrer Zugehörigkeit zu einer sozial konstruierten Kategorie bzw. Merkmalsgruppe [1]
    • Diskriminierung im Gesundheitswesen: Medizinische Ungleichbehandlung (bspw. in der Arzt-Patient-Interaktion, Diagnostik, Therapie) aufgrund der Zugehörigkeit zu einer sozial konstruierten Kategorie bzw. Merkmalsgruppe [1]
    • Mehrfachdiskriminierung: Benachteiligung einer Person aufgrund ihrer Zugehörigkeit zu >1 sozial konstruierten Kategorie bzw. Merkmalsgruppe [2]
      • Additive Mehrfachdiskriminierung: Differenzierung zwischen den verschiedenen Lebensbereichen/Situationen möglich
      • Intersektionelle Diskriminierung (Intersektionalität): Zugehörigkeit zu mehr als einer Kategorie bzw. Merkmalsgruppe, die kombiniert zu Benachteiligung führen
    • Institutionelle Diskriminierung: Ungleichbehandlung aufgrund der Zugehörigkeit zu einer sozial konstruierten Kategorie bzw. Merkmalsgruppe aufgrund von Regeln, Normen, Routinen in Organisationen/Institutionen, unabhängig von individuellem Bias oder Diskriminierungsabsichten (siehe auch: Institutionelle Diskriminierungsrisiken) [3]
  • Kognitiver Bias [4]: Systematische fehlerhafte Verzerrung, Neigung, Befangenheit oder Fehleinschätzung von einem Individuum
    • Impliziter Bias: Unbewusste systematische und fehlerhafte Neigung in der Wahrnehmung, der Erinnerung, des Denkens und des Verhaltens
    • Expliziter Bias: Bewusste systematische und fehlerhafte Neigung in der Wahrnehmung, der Erinnerung, des Denkens und des Urteilens, die gegenüber einer Person oder Gruppe ggf. offen zum Ausdruck gebracht wird
  • Algorithmischer Bias: Bewusste oder unbewusste Verzerrung durch fehlerhafte Daten bzw. deren Verarbeitung durch Algorithmen [5][6]
  • Bias in wissenschaftlichen Studien: Systematische Verzerrung/Verfälschung der Ergebnisse durch methodische Fehler (für weitere Informationen zu Bias in wissenschaftlichen Studien siehe auch: Studientypen der medizinischen Forschung)
  • Stereotyp: Vereinfachtes und meist verallgemeinerndes Urteilsmuster zur Kategorisierung von Individuen oder sozialen Gruppen [4]
    • Geschlechterstereotype
    • Ethnophaulismen
    • Folge: Dichotomisierung und Generalisierung
  • Selbstbezeichnung „Schwarz“: Beschreibung einer von Rassismus betroffenen Gruppe [7]
    • Großschreibung, um Konstruktion zu verdeutlichen
    • Keine Zuordnung zu einer ethnischen Herkunft
    • In Abgrenzung hierzu wird „weiß“ zur Bezeichnung von Individuen in einer privilegierten Position verwendet

Impliziter Bias und Stereotype besitzen aus evolutionspsychologischer Sicht eine wichtige Funktion zur schnellen und einfachen Entscheidungsfindung. Sie kommen insb. in Belastungssituationen (bspw. Stress oder Angst) zum Einsatz!

Impliziter Bias und Stereotype gehören zu den Hauptgründen für die Entstehung und Aufrechterhaltung von Diskriminierung und können im Gesundheitssystem zu Ungleichbehandlung führen!

Allgemeinestoggle arrow icon

Rechtliche Grundlagen [8]

  • Allgemeines Gleichbehandlungsgesetz (AGG) [9]
    • Schutz vor Diskriminierung wegen des Alters, des Geschlechts, einer Behinderung, der ethnischen Herkunft, aus rassistischen Gründen, wegen der Religion, der Weltanschauung oder der sexuellen Identität
    • Anwendbarkeit auf medizinischen Behandlungsvertrag (§ 630a BGB) strittig
  • Charta der Grundrechte der Europäischen Union [10]
    • Artikel 21: Recht auf Schutz vor Diskriminierung
    • Artikel 35: Recht auf Zugang zur Gesundheitsvorsorge und auf ärztliche Versorgung nach Maßgabe der einzelstaatlichen Rechtsvorschriften und Gepflogenheiten
  • Genfer Gelöbnis (2017) : „Ich werde nicht zulassen, dass Erwägungen von Alter, Krankheit oder Behinderung, Glaube, ethnischer Herkunft, Geschlecht, Staatsangehörigkeit, politischer Zugehörigkeit, Rasse, sexueller Orientierung, sozialer Stellung oder jeglicher anderer Faktoren zwischen meine Pflichten und meine Patientin oder meinen Patienten treten.“ [11][12]

Entstehung von Bias und Stereotypen

  • Modell der zwei Denksysteme nach Daniel Kahnemann [13]
    • Unbewusstes Denksystem (System 1) : Intuitiv, schnell, autonom, unwillentlich
    • Bewusstes Denksystem (System 2): Logisch, langsam, willentlich
    • Persönliche Erfahrungen
      • Sind immer mit Informationen, Assoziationen und Emotionen verbunden
      • Prägen das Unbewusste (System 1)
      • Führen zusammen mit äußeren Faktoren (bspw. Erziehung, Kultur, soziales Umfeld, Medien) zu Denkmustern, die automatische Wahrnehmung und Entscheidung ermöglichen

Bias und Stereotypen entstehen durch Erfahrungen und äußere Faktoren, die zu tief verankerten Mustern in unserem unbewussten Denksystem führen! Diese Denkmuster können Wahrnehmungs- und Entscheidungsprozesse beeinflussen, die inkorrekt sind und nicht mit den eigenen bewussten Überzeugungen und Werten übereinstimmen. [4]

Einfluss auf das ärztliche Handeln

  • Ungleichheiten im Gesundheitssystem, bspw.
    • Gesundheitsversorgung im Vereinigten Königreich: Ungleichheit in jeder Lebensphase [14]
    • Diskriminierung im Gesundheitswesen in Deutschland: ⅔ aller Befragten des Afrozensus gaben an, Diskriminierung erfahren zu haben [15]
  • Ursachen für gesundheitliche Ungleichheiten [16]
    • Biologische bzw. genetische Faktoren
    • Sozioökonomische Faktoren
    • Bias im Gesundheitssystem
      • Impliziter Bias im Gesundheitssystem beeinflusst u.a. [17]
        • Interaktionen mit Betroffenen [18][19]
        • Entscheidungen bzw. den Entscheidungsprozess bei Diagnostik und Therapie, bspw. bei
          • Entscheidung zur stationären Aufnahme bei Herzinsuffizienz [20]
          • Medikamentöse Therapie, bspw. Schmerzmedikation [21]
          • Empfehlung von Hightech-Produkten für Diabetiker:innen [22]
        • Outcome

Merkmalsspezifische Bias und mögliche Folgentoggle arrow icon

Es gibt viele verschiedene merkmalsspezifische Bias, jedoch existieren nur zu wenigen davon konkrete Daten bzgl. der Auswirkungen im Gesundheitswesen. Grundsätzlich gibt es in Deutschland sehr viel Forschungsbedarf zu diesem Thema, was bspw. auch eine Publikation der Antidiskriminierungsstelle des Bundes in 2021 zeigte. [1]Dennoch kann man davon ausgehen, dass viele Zusammenhänge aus anderen Ländern übertragbar sind. Zu einigen Bias und ihren Folgen ist schon einiges bekannt, manche Daten beruhen allerdings auf subjektiven Aussagen (bspw. aus Interviews); randomisierte Studien gibt es nur wenige. In diesem Kapitel wird nur auf eine Auswahl der möglichen Bias und deren Folgen eingegangen. Es ist jedoch davon auszugehen, dass es deutlich mehr gibt, außerdem Intersektionalität eine Rolle spielt und die Auswirkungen der Bias bei zusätzlich vorhandener institutioneller Diskriminierung verstärkt werden.

  • Ausgewählte Merkmale
    • Ethnische Herkunft und Rassismus
    • Geschlecht
    • Behinderung
    • Hohes Alter
    • Hohes Körpergewicht

Ethnische Herkunft und Rassismustoggle arrow icon

Folgend geht es um eine sehr heterogene Gruppe, die Aspekte wie bspw. Nationalität, ethnische Herkunft, Migrationsgeschichte, Hautfarbe, kulturelle Identität und Sprache zusammenfasst. Die einzelnen Erfahrungen von Individuen können in den Subgruppen sehr voneinander abweichen. Außerdem kann man rassistische Erfahrungen, die Individuen aufgrund ihres äußeren Erscheinungsbildes machen (bspw. dunkle Hautfarbe), nicht dem Merkmal „ethnische Herkunft“ zuteilen, da der Begriff „ethnisch“ auch die Ebenen Tradition, Identität, Kultur etc. beinhaltet. [1]

  • Bias
    • Geringere Intelligenz [15][23]
    • Biologische Unterschiede
      • Große genetische Differenzen zwischen Afrikaner:innen und Eurasier:innen [24][25]
      • Schwarze Körper als Normabweichung, weiße Körper als Standard [15]
      • Höhere Kraft und Leistungsfähigkeit Schwarzer Körper [15]
      • Geringere Schmerzempfindlichkeit Schwarzer Körper [15][26]
  • Mögliche Folgen (Diskriminierung)
    • Arzt-Patient-Interaktion
      • Patient:innen fühlen sich nicht ernst genommen [15]
      • Ärztliches Gesprächsverhalten: Dominanter, weniger patientenzentriert, weniger positive emotionale Affekte [27]
      • Patient:innen fühlen sich mit Stereotypen und Vorurteilen konfrontiert [15]
      • Patient:innen vermeiden Kontakt zum Gesundheitswesen, bspw. aus Angst vor Diskriminierung [28]
    • Diagnostik, bspw. von psychiatrischen Erkrankungen
      • Bei gleicher Symptomatik wird bei nicht -weißen Kindern häufiger eine oppositionelle Verhaltensstörung als ADHS diagnostiziert [29]
      • Bei afroamerikanischen Mädchen wird seltener eine Essstörung erkannt als bei anderen ethnischen Gruppen [30]
      • Nicht-weiße Patient:innen erhalten häufiger die Fehldiagnose Schizophrenie [31]
    • Therapie
    • Outcome, bspw. erhöhte perinatale Mortalität [36][37]

Geschlechttoggle arrow icon

Geschlechtsbezogene Bias begründen die Ungleichbehandlung von Frauen und Männern in diversen Aspekten des Gesundheitssystems. Geschlechtsidentität bezeichnet in diesem Zusammenhang das eigene Zugehörigkeitsgefühl zu einem Geschlecht und kann von dem bei der Geburt zugewiesenen Geschlecht abweichen. Gegenüber Menschen mit Transidentität gibt es nochmal spezielle Bias und Diskriminierung, auf die an dieser Stelle nicht eingegangen wird.

  • Bias [38]
    • Männer
      • Besonnenheit
      • Höhere Schmerztoleranz
      • Risikobereitschaft
      • Vermeidungsverhalten
    • Frauen
      • Sensibilität
      • Geringere Schmerztoleranz
      • Höhere Bereitschaft, Beschwerden zu verbalisieren
  • Mögliche Folgen (Diskriminierung)

Geschlechterbias führt dazu, dass Schmerzen bei Frauen weniger ernst genommen werden als bei Männern!

Behinderungtoggle arrow icon

Menschen mit Behinderungen, Beeinträchtigungen oder chronischen Erkrankungen sind im Gesundheitswesen regelmäßig Benachteiligung und Diskriminierung ausgesetzt [47]. Dies äußert sich u.a. strukturell in einem Mangel an barrierefreien Zugangswegen, sanitären Anlagen oder qualifiziertem Personal, aber auch in einer geringen Bereitschaft zur Aufnahme und gleichwertigen Behandlung dieser Patient:innen. [48][49]

  • Bias [1]
    • Missinterpretation/Fehleinschätzung der Lebensqualität, Lebenssituation und Glücksfähigkeit von Menschen mit Behinderung
    • Annahme, dass Patient:innen ihre Beschwerden übertreiben oder nicht richtig einordnen können
  • Mögliche Folgen (Diskriminierung)
    • Arzt-Patient-Interaktion [1]
      • Bei Menschen mit psychiatrischer Vorerkrankung werden somatische Symptome voreilig als psychosomatisch eingeordnet
      • Bei Menschen mit körperlicher Behinderung wird zugleich eine kognitive Einschränkung angenommen
      • Symptomatik wird nicht ernst genommen [50]
    • Diagnostik
      • Fehlende Fachkenntnisse über die medizinischen Besonderheiten von Menschen mit Behinderungen (bspw. atypische Symptomatik) können Diagnose und Therapie negativ beeinflussen [48]
      • Vorsorgeuntersuchungen werden seltener durchgeführt [51][52]
    • Therapie
      • Therapieangebot (bspw. bei onkologischen Erkrankungen) unterscheidet sich teilweise von dem der Patient:innen ohne Behinderung [51]
      • Gefahr, dass Menschen mit Behinderung im Falle einer Triage von Ärzt:innen nicht nach denselben Kriterien beurteilt werden wie Menschen ohne Behinderung [53]
      • Unzureichende psychologische Betreuung von Menschen mit geistiger Behinderung [48]
      • Bei stationärer Aufnahme von Menschen mit geistiger Behinderung: Frühere Entlassungen, Sedierungen und Fixierungen [54]
    • Outcome, u.a. höhere Inzidenz an chronischen Erkrankungen im Vergleich zu Menschen ohne Behinderung [55]

Hohes Altertoggle arrow icon

Ein höheres Lebensalter geht mit einem gesteigerten Diskriminierungsrisiko in der Gesundheitsversorgung einher. Ursächlich sind u.a. negative Altersstereotypen, die sowohl den Zugang zu medizinischen Leistungen erschweren als auch das Risiko für eine Benachteiligung bei Quantität und Qualität der medizinischen Versorgung älterer Patient:innen erhöhen. [1]

  • Bias [1][56]
    • Annahme, dass ältere Menschen
      • Kognitiv beeinträchtigt sind
      • Medizinische Zusammenhänge nicht verstehen
      • Therapieanweisungen nicht befolgen können
      • Keinen Veränderungswillen haben
    • Interaktion mit älteren Menschen sei frustrierend und langweilig
    • Symptome beruhen auf biologischen Alterungsprozessen und nicht auf behandlungsbedürftigen Erkrankungen
  • Mögliche Folgen (Diskriminierung)
    • Arzt-Patient-Interaktion
      • Lautere, langsamere und bevormundende Sprechweise (sog. „Elderspeak“) [57]
      • Überwiegende Kommunikation mit jüngerer Begleitperson (sog. „Absent-present“-Umgang) [58]
      • Therapieentscheidungen von ärztlicher Seite ohne ausreichende Rücksprache mit oder Erklärung für Patient:in [58]
    • Diagnostik
      • Depressive Erkrankungen werden fehldiagnostiziert [59]
      • Seltenere ausführliche Diagnostik [60]
    • Therapie
      • Onkologisches Therapieangebot unterscheidet sich von dem jüngerer Patient:innen, bspw.
        • Mammakarzinom: Jüngeren Patientinnen wurde eine brusterhaltende Therapie empfohlen, älteren eher die modifizierte radikale Mastektomie [61][62]
        • Lungenkarzinom: Bei jüngeren Patient:innen war die Rate operativer Behandlungen größer als bei älteren Patient:innen trotz des Nachweises, dass das postoperative Outcome altersunabhängig war [63]
      • Operative Therapie: Bypass-OP mit arteriellem Graft im Vergleich zu venösem Graft bei älteren Patient:innen mit einer KHK deutlich seltener [64]
      • „Altersblinde“ Verschreibung von Medikamenten
        • Fehlende Dosisanpassung
        • Fehlende Reevaluation im Laufe einer Behandlung oder nach einer Intervention [65]
        • Fehlende Gabe von Medikamenten (bspw. Gabe von ACE-Hemmern bei älteren Diabetiker:innen) [66]
      • Schlechtere psychotherapeutische Versorgung [67][68]
    • Outcome, u.a.

Hohes Körpergewichttoggle arrow icon

Menschen mit hohem Körpergewicht werden insb. auch durch das Gesundheitspersonal diskriminiert. Dies passiert nicht nur durch impliziten, sondern auch expliziten Bias – also offen zum Ausdruck gebrachte Urteile.

  • Bias: Impliziter und expliziter Bias medizinischer Fachkräfte ggü. Menschen mit hohem Körpergewicht [71], u.a
    • Faulheit
    • Inkompetenz
    • Fehlende Willenskraft, Disziplin bzw. Motivation
    • Non-Compliance bzw. fehlende Adhärenz [72]
  • Mögliche Folgen (Diskriminierung)
    • Arzt-Patient-Interaktion
      • Verächtliches bzw. herablassendes Verhalten ggü. Patient:innen mit hohem Körpergewicht [73]
      • Behandelnde verwenden weniger Zeit auf Anamnese, Behandlung und Aufklärung von Patient:innen mit hohem Körpergewicht [71]
      • Misstrauen von Betroffenen nach schlechten Erfahrungen im Gesundheitssystem [72]
      • Vereinfachte Darstellung der Gründe für das hohe Körpergewicht: Komplexität der möglichen Ursachen wird nicht in Erwägung gezogen [71]
    • Diagnostik, bspw. bei Vorsorgeuntersuchungen: Angst und Scham führen dazu, dass Patient:innen mit hohem Körpergewicht Termine nicht oder verspätet wahrnehmen [71][74]
    • Therapie: Medizinische Eingriffe bzw. Untersuchungen werden vermieden bzw. verschoben [73]

Institutionelle Diskriminierungsrisikentoggle arrow icon

  • Definition: Dauerhafte und systematische Benachteiligung sozialer Gruppen durch Normen, Regeln und Routinen
  • Diskriminierungsrisiken im Gesundheitssystem
    • Ökonomisierung [1]: Zeit- und Effizienzdruck → Standardisierte Abläufe → Benachteiligung von Patient:innen mit besonderem Bedarf
      • Vergütung nach Fallgruppen (DRG) [75]: Verdichtung und Beschleunigung der Arbeit führt zu weniger Zeit für interaktionelle Kontakte mit vulnerablen bzw. aufwändigen Patientengruppen
        • Druck, den Betriebsablauf zu optimieren (Effizienzdruck)
        • Vermehrte Durchführung abrechnungsrelevanter Leistungen
        • Ökonomisierung der Behandlung [76]
  • Spezifische institutionelle Diskriminierung ggü.
    • Menschen anderer ethnischer Herkunft
      • Sprachliche Barrieren, bspw. durch unzureichenden Einsatz professioneller Dolmetscher:innen [77]
      • Mangelnde interkulturelle Kompetenz des Personals [78]
      • Mangelnde Berücksichtigung rassismuskritischer Ansätze in Forschung und Ausbildung [15]
      • Einsatz von Formeln und Rechnern, die „race“ als Faktor verwenden [79][80]
      • Asylsuchende: Eingeschränkter Anspruch auf Gesundheitsleistungen [81][82]
    • Menschen mit niedrigem sozioökonomischen Status („Klassismus“)
      • Zugehörigkeit zu einer niedrigen sozioökonomischen Gruppe assoziiert mit [83]
        • Gesundheitsschädlichem Arbeits- und Lebensumfeld (Schadstoffe, Lärm, aber auch Nachbarschaft, soziale Unterstützung)
        • Stärkerer Belastung und Stress, gleichzeitig weniger Bewältigungsressourcen
      • Barrieren bei der Terminvergabe
        • Menschen mit höherem sozioökonomischen Status bekommen eher einen Termin bei primären Grundversorger:innen (Hausärzt:innen) [84]
        • Privat Versicherte haben kürzere Wartezeiten für einen Facharzttermin als gesetzlich Versicherte [85]
        • Längere Wartezeiten für eine stationäre Behandlung für gesetzlich Versicherte [86][87]
    • Geschlecht
      • Algorithmen basierend auf Daten von Männern (sog. „Gender Gap“) [6]
      • Wenig geschlechtersensible Forschung [88]
      • Fehlende Lehre gendersensiblen Wissens im Medizinstudium [89]
      • Fehlende Präzision durch Vermischung von „sex“ und „gender“ in Studien [6][88]
    • Menschen mit hohem Körpergewicht
      • Fehlende technische Ausrüstung für Menschen mit hohem Körpergewicht [90]
      • Strenge (z.T. nicht notwendige) Voraussetzungen für Zulassung zu bariatrischen Operationen [91]

Menschen mit einem niedrigen sozioökonomischen Status haben ein höheres Morbiditäts- und Mortalitätsrisiko!

Praktische Hinweise für den Klinikalltagtoggle arrow icon

Impliziter Bias und stereotypes Denken sind vermutlich unvermeidbare Begleiterscheinungen jeder menschlichen Wahrnehmung. Sie entstehen bereits in der frühen Kindheit und erfüllen aus evolutionspsychologischer Sicht nützliche Funktionen für die Entscheidungsfindung. Sich vollständig davon zu befreien, ist weder möglich noch notwendig. Inwieweit Bias und Stereotype jedoch zu Diskriminierung und Ungleichbehandlung führen, hängt stark vom individuellen Bestreben ab, sich die eigenen Bias bewusst zu machen und deren Einfluss zu minimieren.

Interventionen zur Reduktion der Auswirkungen von implizitem Bias

Bewusstsein und Akzeptanz schaffen

  • Messinstrumente zur Erfassung
    • Impliziter Assoziationstest (IAT) (für den Test siehe: [92])
    • Unconscious-Bias-Training
    • Spezifische Tests/Skalen (bspw. Fat Phobia Scale)
  • Akzeptanz der Existenz eigener Bias und stereotypen Denkens

Situationen erkennen und analysieren

  • Typische Stressoren
    • Stress, Zeitdruck
    • Angst, Unsicherheit
    • Ärger, Aggression
    • Andere kognitive Belastungen
  • 3-Phasen-Regel zur Analyse
    1. Beobachtung: Was nehme ich wahr?
    2. Interpretation: Wie kategorisiere ich?
    3. Bewertung: Was empfinde ich?

Ursache identifizieren und reflektieren

  • Wahrnehmungs- und Entscheidungsprozesse sind von Erfahrungen bestimmt
  • Erfahrungen werden von verschiedenen Faktoren geprägt (bspw. Erziehung, Kultur, soziales Umfeld, Medien, persönliche Erlebnisse)
  • Selbstreflexion
    • Wo, wie und warum habe ich gelernt, so zu kategorisieren?
    • Warum führen verschiedene Stereotype zu bestimmten Emotionen?
    • Welche äußeren Faktoren beeinflussen meine Bewertung?

Strategien entwickeln

Anwendbarkeit und Effektivität unterschiedlicher Strategien sind abhängig von der jeweiligen Situation und Person. Zudem konnte gezeigt werden, dass viele der hier genannten Methoden lediglich kurzfristig die Auswirkung von impliziten Bias reduzieren können [93]. Daher sollten sie so oft wie möglich und in jeder neuen Situation wiederholt werden.

  • Individuation: Wahrnehmung einer Person als eigenständiges Individuum mit einzigartigen Merkmalen und Eigenschaften
    • Beispiel: „Meine Patientin/mein Patient ist unabhängig von deren/dessen sozialem Status ein Individuum.“
    • Praxistipp: Versuche im Alltag innerhalb einer Gruppe mit vermeintlich einheitlichen Merkmalen auf individuelle Unterschiede einzelner Personen zu achten
  • Perspektivenwechsel bzw. -übernahme: Betrachtung der Situation aus einem anderen Blickwinkel
    • Beispiel: „Wie fühle ich mich selbst, wenn ich mit starken Bauchschmerzen von einer mir unbekannten Person untersucht werde?“
    • Praxistipp: Versuche dir vorzustellen, welche Wünsche und Sorgen du in der Rolle der/des Betroffenen hättest
  • Counterstereotype Imaging: Vergegenwärtigung eines konkreten Kontraststereotyps (engl. „counterstereotype“)
    • Beispiel: „Die/der adipöse Patientin/Patient ist diszipliniert und motiviert, das Gewicht zu reduzieren und die Gesundheit zu erhalten.“
    • Praxistipp: Erwarte bewusst, dass die Person, mit der du später interagierst, ein Kontraststereotyp ist
  • Kontakttheorie: Interaktion mit Mitgliedern einer anderen/fremden und vermeintlich einheitlichen Gruppe
    • Beispiel: „Wie könnte der Erstkontakt zu einer Person einer mir fremden Gruppe ablaufen?“
    • Praxistipp: Trete regelmäßig bewusst und offen in Kontakt mit Personen einer dir fremden Gruppe
  • Wenn-dann-Plan: Antizipation einer relevanten Situation („Wenn-Teil“) und Formulierung der angestrebten Reaktion („Dann-Teil“)
    • Beispiel: „Wenn ich die Schmerzintensität meiner Patientin/meines Patienten beurteile, ignoriere ich deren/dessen ethnische Herkunft.“
    • Praxistipp: Aussprechen, Wiederholen oder Aufschreiben des Plans fördert die automatische Umsetzung

Fallbeispiel

Du bist Assistenzarzt bzw. Assistenzärztin an einer Klinik für Kinder- und Jugendmedizin. Während du dich um ein krankes Kind auf der Station gekümmert hast, hat sich die Notaufnahme allmählich gefüllt. Es ist 01:30 Uhr und mittlerweile warten sieben Familien auf dich. Der erste Blick auf die Warteliste zeigt dir, dass eine Familie anderer ethnischer Herkunft mit drei erkälteten Kindern seit zwei Stunden auf dich wartet. Du bist dir sofort absolut sicher:

1. Die Anamnese wird aufgrund einer Sprachbarriere erschwert sein und mich mehr Zeit kosten, als ich habe
2. Aufgrund der langen Wartezeit wird mich eine höchst unzufriedene Familie erwarten
3. Ich werde mit Erwartungen konfrontiert, die ich nicht erfüllen kann
4. Während ich mich um diese Familie kümmern werde, wird sich die Warteliste der Notaufnahme um mindestens drei weitere Familien verlängern

Du merkst, wie sich Angst, Wut und eine Gefühl der Überforderung und Hilflosigkeit bemerkbar machen. Was tust du?

Option 1

Du stürmst sofort in das Zimmer. Um den Kontakt möglichst kurz zu halten, werden Anamnese, körperliche Untersuchung und Beratung auf ein Minimum reduziert. Deine eigene Unruhe wirkt sich sofort auf die Kinder aus und sie beginnen zu weinen. Eine angemessene medizinische Beurteilung des Zustandes der Kinder ist nicht möglich. Mit den nötigsten Empfehlungen schickst du die Familie schnellstmöglich nach Hause. Diese verlässt die Notaufnahme höchst verunsichert und besorgt. Inwieweit die Eltern den Krankheitsverlauf der Kinder positiv beeinflussen können und ob eine erneute Vorstellung beim Kinderarzt im Falle einer Verschlechterung gewährleistet ist, bleibt unklar.

Option 2

Du gibst dir einen kurzen Moment Zeit und sortierst deine Gedanken.

  • Bewusstsein und Akzeptanz
    • Du hast die Familie aufgrund äußerer Merkmale automatisch und unbewusst kategorisiert
    • Erfahrungen und äußere Einflüsse (bspw. soziales Umfeld, Medien) haben dieses Denkmuster geprägt
    • Stress und Zeitdruck tragen zu unbewusster Kategorisierung bei
    • Es besteht die Gefahr einer Ungleichbehandlung
  • Analyse durch 3-Phasen-Regel
    • Beobachtung: Der Familienname lautet „xx“
    • Interpretation: Die Familie kommt aus einem mir fremden Land und spricht ggf. meine Sprache nicht
    • Bewertung: Die mögliche Sprachbarriere verursacht Zeitdruck, Angst und Überforderung
  • Mögliche Strategien
    • Individuation: Eltern und Kinder sind unabhängig von ihrem Herkunftsland eigenständige Individuen mit eigenen Wünschen und Sorgen und können sich außerdem evtl. trotz Sprachbarriere gut mit mir verständigen
    • Perspektivenwechsel: Wie würde ich mich selbst fühlen, wenn mich jemand betreut, mit dem ich mich nicht verständigen kann? Was wären meine eigenen Wünsche und Sorgen?
    • Counterstereotype Imaging: Die Familie, die mich erwartet, ist trotz kranker Kinder und Sprachbarriere zufrieden und dankbar für die Hilfe und Aufmerksamkeit, die ich ihnen entgegenbringe
    • Kontakttheorie: Wie könnte der Erstkontakt mit dieser Familie ablaufen?
    • Wenn-dann-Plan: Wenn die Familie meine Sprache nicht spricht, werde ich mir trotzdem genug Zeit nehmen, die Situation möglichst gut zu beurteilen
  • Ergebnis
    • Impliziter Bias und stereotypes Denken werden erkannt. Durch Anwendung verschiedener Strategien wird versucht, das Risiko der Diskriminierung und medizinischen Ungleichbehandlung zu reduzieren
    • Wenn man sich diese Punkte einige Male verinnerlicht hat, kann der Denkprozess in wenigen Sekunden ablaufen und benötigt nicht unbedingt viel Zeit. Je öfter man die Strategien anwendet, desto automatischer und einfacher erfolgt das Umdenken

Studientelegramme zum Thematoggle arrow icon

Hast du Interesse an regelmäßigen Updates zu aktuellen Studien aus dem Bereich der Inneren Medizin? Dann abonniere das Studien-Telegramm! Den Link zur Anmeldung sowie zu weiteren spannenden AMBOSS-Formaten findest du am Seitenende unter „Tipps & Links“.

AMBOSS-Podcasts zum Thematoggle arrow icon

Medizinisches Engagement: Hinschauen und Handeln (November 2023)

Ärztliche Denkfehler: Vom Bias zur Fehldiagnose (Oktober 2023)

AMBOSS-Podcast: Gendermedizin: Ein Einstieg (Dezember 2021)

AMBOSS-Podcast: „Ethnizität“ und individuellere Pharmatherapie? Neue ISH-Hypertonie-Leitlinie (Juni 2020)

Interesse an noch mehr Medizinwissen zum Hören? Abonniere jetzt den AMBOSS-Podcast über deinen Podcast-Anbieter oder den Link am Seitenende unter "Tipps & Links"

Quellentoggle arrow icon

  1. Ist das Allgemeine Gleichbehandlungsgesetz auf medizinische Behandlungsverträge anwendbar?.Stand: 1. September 2020. Abgerufen am: 1. Juni 2022.
  2. Allgemeines Gleichbehandlungsgesetz AGG.. Abgerufen am: 13. Juli 2022.
  3. EU Charta of Fundamental Rights.. Abgerufen am: 13. Juli 2022.
  4. (Muster-)Berufsordnung für die in Deutschland tätigen Ärztinnen und Ärzte (Fassung 2021).Stand: 5. Mai 2021. Abgerufen am: 14. Juli 2022.
  5. Weltärztebund verabschiedet neues ärztliches Gelöbnis.Stand: 20. Oktober 2017. Abgerufen am: 14. Juli 2022.
  6. Kahneman: Thinking, Fast and Slow. Penguin UK 2012, ISBN: 978-0-141-03357-0.
  7. Marcelin et al.:The Impact of Unconscious Bias in Healthcare: How to Recognize and Mitigate ItIn: The Journal of Infectious Diseases. Band: 220, Nummer: Supplement_2, 2019, doi: 10.1093/infdis/jiz214 . | Open in Read by QxMD p. S62-S73.
  8. Wise:Racial health inequality is stark and requires concerted action, says reviewIn: BMJ. 2022, doi: 10.1136/bmj.o382 . | Open in Read by QxMD p. o382.
  9. Afrozensus 2020: Perspektiven, Anti-Schwarze Rassismuserfahrungen und Engagement Schwarzer, afrikanischer und afrodiasporischer Menschen in Deutschland.
  10. Zestcott et al.:Examining the presence, consequences, and reduction of implicit bias in health care: A narrative reviewIn: Group Processes & Intergroup Relations. Band: 19, Nummer: 4, 2016, doi: 10.1177/1368430216642029 . | Open in Read by QxMD p. 528-542.
  11. FitzGerald, Hurst:Implicit bias in healthcare professionals: a systematic reviewIn: BMC Medical Ethics. Band: 18, Nummer: 1, 2017, doi: 10.1186/s12910-017-0179-8 . | Open in Read by QxMD.
  12. Beach et al.:Testimonial Injustice: Linguistic Bias in the Medical Records of Black Patients and WomenIn: Journal of General Internal Medicine. Band: 36, Nummer: 6, 2021, doi: 10.1007/s11606-021-06682-z . | Open in Read by QxMD p. 1708-1714.
  13. Levine, Ambady:The role of non-verbal behaviour in racial disparities in health care: implications and solutionsIn: Medical Education. Band: 47, Nummer: 9, 2013, doi: 10.1111/medu.12216 . | Open in Read by QxMD p. 867-876.
  14. Eberly et al.:Identification of Racial Inequities in Access to Specialized Inpatient Heart Failure Care at an Academic Medical CenterIn: Circulation: Heart Failure. Band: 12, Nummer: 11, 2019, doi: 10.1161/circheartfailure.119.006214 . | Open in Read by QxMD.
  15. Sabin, Greenwald:The Influence of Implicit Bias on Treatment Recommendations for 4 Common Pediatric Conditions: Pain, Urinary Tract Infection, Attention Deficit Hyperactivity Disorder, and AsthmaIn: American Journal of Public Health. Band: 102, Nummer: 5, 2012, doi: 10.2105/ajph.2011.300621 . | Open in Read by QxMD p. 988-995.
  16. Odugbesan et al.:Implicit Racial–Ethnic and Insurance-Mediated Bias to Recommending Diabetes Technology: Insights from T1D Exchange Multicenter Pediatric and Adult Diabetes Provider CohortIn: Diabetes Technology & Therapeutics. 2022, doi: 10.1089/dia.2022.0042 . | Open in Read by QxMD.
  17. Diskriminierungsrisiken und Diskriminierungsschutz im Gesundheitswesen – Wissensstand und Forschungsbedarf für die Antidiskriminierungsforschung.Stand: 1. Juni 2021. Abgerufen am: 1. Juni 2022.
  18. Hall et al.:Implicit Racial/Ethnic Bias Among Health Care Professionals and Its Influence on Health Care Outcomes: A Systematic ReviewIn: American Journal of Public Health. Band: 105, Nummer: 12, 2015, doi: 10.2105/ajph.2015.302903 . | Open in Read by QxMD p. e60-e76.
  19. Statement on Race - Scientific Workshop of the International UNESCO-Conference "Against Racism, Violence, and Discrimination".
  20. Fischer et al.:Jenaer Erklärung – Das Konzept der Rasse ist das Ergebnis von Rassismus und nicht dessen VoraussetzungIn: Biologie in unserer Zeit. Band: 49, Nummer: 6, 2019, doi: 10.1002/biuz.201970606 . | Open in Read by QxMD p. 399-402.
  21. Jones et al.:From “crib to coffin”: Navigating coping from racism-related stress throughout the lifespan of Black Americans.In: American Journal of Orthopsychiatry. Band: 90, Nummer: 2, 2020, doi: 10.1037/ort0000430 . | Open in Read by QxMD p. 267-282.
  22. Johnson et al.:Patient Race/Ethnicity and Quality of Patient–Physician Communication During Medical VisitsIn: American Journal of Public Health. Band: 94, Nummer: 12, 2004, doi: 10.2105/ajph.94.12.2084 . | Open in Read by QxMD p. 2084-2090.
  23. Brand et al.:Prävention bei Menschen mit MigrationshintergrundIn: Bundesgesundheitsblatt - Gesundheitsforschung - Gesundheitsschutz. Band: 58, Nummer: 6, 2015, doi: 10.1007/s00103-015-2149-y . | Open in Read by QxMD p. 584-592.
  24. Fadus et al.:Unconscious Bias and the Diagnosis of Disruptive Behavior Disorders and ADHD in African American and Hispanic YouthIn: Academic Psychiatry. Band: 44, Nummer: 1, 2019, doi: 10.1007/s40596-019-01127-6 . | Open in Read by QxMD p. 95-102.
  25. Gordon et al.:The Impact of Client Race on Clinician Detection of Eating DisordersIn: Behavior Therapy. Band: 37, Nummer: 4, 2006, doi: 10.1016/j.beth.2005.12.002 . | Open in Read by QxMD p. 319-325.
  26. Howard N. Garb:Race bias, social class bias, and gender bias in clinical judgment.In: Clinical Psychology: Science and Practice. Band: 4, Nummer: 2, 1997, doi: 10.1111/j.1468-2850.1997.tb00104.x . | Open in Read by QxMD p. 99-120.
  27. Mende-Siedlecki et al.:Seeing no pain: Assessing the generalizability of racial bias in pain perception.In: Emotion. Band: 21, Nummer: 5, 2021, doi: 10.1037/emo0000953 . | Open in Read by QxMD p. 932-950.
  28. Hoffman et al.:Racial bias in pain assessment and treatment recommendations, and false beliefs about biological differences between blacks and whitesIn: Proceedings of the National Academy of Sciences. Band: 113, Nummer: 16, 2016, doi: 10.1073/pnas.1516047113 . | Open in Read by QxMD p. 4296-4301.
  29. Rust et al.:Racial and ethnic disparities in the provision of epidural analgesia to Georgia Medicaid beneficiaries during labor and deliveryIn: American Journal of Obstetrics and Gynecology. Band: 191, Nummer: 2, 2004, doi: 10.1016/j.ajog.2004.03.005 . | Open in Read by QxMD p. 456-462.
  30. Robinson et al.:Racism, Bias, and Discrimination as Modifiable Barriers to Breastfeeding for African American Women: A Scoping Review of the LiteratureIn: Journal of Midwifery & Women's Health. Band: 64, Nummer: 6, 2019, doi: 10.1111/jmwh.13058 . | Open in Read by QxMD p. 734-742.
  31. Roth LM; Henley MM:Unequal MotherhoodIn: Social Problems. Band: 59, Nummer: 2, 2012, doi: 10.1525/sp.2012.59.2.207 . | Open in Read by QxMD p. 207-227.
  32. HOWELL:Reducing Disparities in Severe Maternal Morbidity and MortalityIn: Clinical Obstetrics & Gynecology. Band: 61, Nummer: 2, 2018, doi: 10.1097/grf.0000000000000349 . | Open in Read by QxMD p. 387-399.
  33. Samulowitz et al.:“Brave Men” and “Emotional Women”: A Theory-Guided Literature Review on Gender Bias in Health Care and Gendered Norms towards Patients with Chronic PainIn: Pain Research and Management. Band: 2018, 2018, doi: 10.1155/2018/6358624 . | Open in Read by QxMD p. 1-14.
  34. Chang et al.:Gender Bias in Cardiovascular Testing Persists after Adjustment for Presenting Characteristics and Cardiac RiskIn: Academic Emergency Medicine. Band: 14, Nummer: 7, 2007, doi: 10.1197/j.aem.2007.03.1355 . | Open in Read by QxMD p. 599-605.
  35. Möller-Leimkühler:Depression – überdiagnostiziert bei Frauen, unterdiagnostiziert bei Männern?In: Der Gynäkologe. Band: 41, Nummer: 5, 2008, doi: 10.1007/s00129-008-2161-5 . | Open in Read by QxMD p. 381-388.
  36. Chen et al.:Gender Disparity in Analgesic Treatment of Emergency Department Patients with Acute Abdominal PainIn: Academic Emergency Medicine. Band: 15, Nummer: 5, 2008, doi: 10.1111/j.1553-2712.2008.00100.x . | Open in Read by QxMD p. 414-418.
  37. Liaudat et al.:Sex/gender bias in the management of chest pain in ambulatory careIn: Women's Health. Band: 14, 2018, doi: 10.1177/1745506518805641 . | Open in Read by QxMD p. 174550651880564.
  38. Gargano et al.:Do Presenting Symptoms Explain Sex Differences in Emergency Department Delays Among Patients With Acute Stroke?In: Stroke. Band: 40, Nummer: 4, 2009, doi: 10.1161/strokeaha.108.543116 . | Open in Read by QxMD p. 1114-1120.
  39. Javidgonbadi et al.:Factors associated with excess female mortality in obstructive hypertrophic cardiomyopathyIn: European Journal of Preventive Cardiology. 2022, doi: 10.1093/eurjpc/zwac078 . | Open in Read by QxMD.
  40. Regitz-Zagrosek V:Gender in cardiovascular diseases: impact on clinical manifestations, management, and outcomesIn: European Heart Journal. Band: 37, Nummer: 1, 2015, doi: 10.1093/eurheartj/ehv598 . | Open in Read by QxMD p. 24-34.
  41. Lempereur et al.:Impact of gender difference in hospital outcomes following percutaneous coronary intervention. Results of the Belgian Working Group on Interventional Cardiology (BWGIC) registryIn: EuroIntervention. Band: 12, Nummer: 2, 2016, doi: 10.4244/eijy14m12_11 . | Open in Read by QxMD p. e216-e223.
  42. Diskriminierungserfahrungen in Deutschland - Ergebnisse einer Repräsentativ- und einer Betroffenenbefragung.Stand: 1. Dezember 2017. Abgerufen am: 14. Juli 2022.
  43. Menschen mit geistiger Behinderung: Defizite in der Versorgung.Stand: 1. Januar 2012. Abgerufen am: 14. Juli 2022.
  44. VanPuymbrouck et al.:Explicit and implicit disability attitudes of healthcare providers.In: Rehabilitation Psychology. Band: 65, Nummer: 2, 2020, doi: 10.1037/rep0000317 . | Open in Read by QxMD p. 101-112.
  45. Sozialmedizinische Aspekte der medizinischen Versorgung gehörloser Menschen in Deutschland.
  46. Groß et al.:Health disparities among breast cancer patients with/without disabilities in GermanyIn: Disability and Health Journal. Band: 13, Nummer: 2, 2020, doi: 10.1016/j.dhjo.2019.100873 . | Open in Read by QxMD p. 100873.
  47. Iezzoni et al.:Trends in Pap Testing Over Time for Women With and Without Chronic DisabilityIn: American Journal of Preventive Medicine. Band: 50, Nummer: 2, 2016, doi: 10.1016/j.amepre.2015.06.031 . | Open in Read by QxMD p. 210-219.
  48. ÄrzteZeitung - Die unbewusste Diskriminierung.Stand: 19. Januar 2022. Abgerufen am: 14. Juli 2022.
  49. Habermann-Horstmeier:Menschen mit geistiger Behinderung im KrankenhausIn: Pflegezeitschrift. Band: 72, Nummer: 4, 2019, doi: 10.1007/s41906-019-0036-0 . | Open in Read by QxMD p. 16-19.
  50. Krahn et al.:Persons With Disabilities as an Unrecognized Health Disparity PopulationIn: American Journal of Public Health. Band: 105, Nummer: S2, 2015, doi: 10.2105/ajph.2014.302182 . | Open in Read by QxMD p. S198-S206.
  51. Higashi et al.:Elder care as “frustrating” and “boring”: Understanding the persistence of negative attitudes toward older patients among physicians-in-trainingIn: Journal of Aging Studies. Band: 26, Nummer: 4, 2012, doi: 10.1016/j.jaging.2012.06.007 . | Open in Read by QxMD p. 476-483.
  52. Schroyen et al.:Communication of healthcare professionals: Is there ageism?In: European Journal of Cancer Care. Band: 27, Nummer: 1, 2017, doi: 10.1111/ecc.12780 . | Open in Read by QxMD p. e12780.
  53. Ben-Harush et al.:Ageism among physicians, nurses, and social workers: findings from a qualitative studyIn: European Journal of Ageing. Band: 14, Nummer: 1, 2016, doi: 10.1007/s10433-016-0389-9 . | Open in Read by QxMD p. 39-48.
  54. Knesebeck et al.:Diagnose und Therapie einer Depression im höheren Lebensalter – Einflüsse von Patienten- und ArztmerkmalenIn: PPmP - Psychotherapie · Psychosomatik · Medizinische Psychologie. Band: 60, Nummer: 03/04, 2009, doi: 10.1055/s-0029-1202270 . | Open in Read by QxMD p. 98-103.
  55. Haigney et al.:Breast examinations in older women: questionnaire survey of attitudes of patients and doctorsIn: BMJ. Band: 315, Nummer: 7115, 1997, doi: 10.1136/bmj.315.7115.1058 . | Open in Read by QxMD p. 1058-1059.
  56. Madan et al.:Ageism in breast cancer surgical options by medical students.In: Tennessee medicine : journal of the Tennessee Medical Association. Band: 99, Nummer: 5, 2006, p. 37-8, 41.
  57. Di Rosa et al.:Ageism and surgical treatment of breast cancer in Italian hospitalsIn: Aging Clinical and Experimental Research. Band: 30, Nummer: 2, 2017, doi: 10.1007/s40520-017-0757-0 . | Open in Read by QxMD p. 139-144.
  58. Peake:Ageism in the management of lung cancerIn: Age and Ageing. Band: 32, Nummer: 2, 2003, doi: 10.1093/ageing/32.2.171 . | Open in Read by QxMD p. 171-177.
  59. Goldstone, Woo:Ageism in cardiac surgery: is less really more?In: Aging. Band: 11, Nummer: 1, 2019, doi: 10.18632/aging.101701 . | Open in Read by QxMD p. 1-2.
  60. Petrovic et al.:Optimization of Geriatric Pharmacotherapy: Role of Multifaceted Cooperation in the Hospital SettingIn: Drugs & Aging. Band: 33, Nummer: 3, 2016, doi: 10.1007/s40266-016-0352-7 . | Open in Read by QxMD p. 179-188.
  61. Cherubini et al.:Underprescription of Beneficial Medicines in Older PeopleIn: Drugs & Aging. Band: 29, Nummer: 6, 2012, doi: 10.2165/11631750-000000000-00000 . | Open in Read by QxMD p. 463-475.
  62. Kessler, Blachetta:Age cues in patients’ descriptions influence treatment attitudesIn: Aging & Mental Health. Band: 24, Nummer: 1, 2018, doi: 10.1080/13607863.2018.1515889 . | Open in Read by QxMD p. 193-196.
  63. Kessler, Schneider:Do Treatment Attitudes and Decisions of Psychotherapists-in-Training Depend on a Patient’s Age?In: The Journals of Gerontology: Series B. Band: 74, Nummer: 4, 2017, doi: 10.1093/geronb/gbx078 . | Open in Read by QxMD p. 620-624.
  64. Mahoney:Stage III Colon CancersIn: Archives of Surgery. Band: 135, Nummer: 2, 2000, doi: 10.1001/archsurg.135.2.182 . | Open in Read by QxMD p. 182.
  65. Dharma-Wardene et al.:Ageism in Rectal Carcinoma?: Treatment and Outcome VariationsIn: International Journal of Gastrointestinal Cancer. Band: 32, Nummer: 2-3, 2002, doi: 10.1385/ijgc:32:2-3:129 . | Open in Read by QxMD p. 129-138.
  66. Phelan et al.:Impact of weight bias and stigma on quality of care and outcomes for patients with obesityIn: Obesity Reviews. Band: 16, Nummer: 4, 2015, doi: 10.1111/obr.12266 . | Open in Read by QxMD p. 319-326.
  67. Rubino et al.:Joint international consensus statement for ending stigma of obesityIn: Nature Medicine. Band: 26, Nummer: 4, 2020, doi: 10.1038/s41591-020-0803-x . | Open in Read by QxMD p. 485-497.
  68. Alberga et al.:Weight bias and health care utilization: a scoping reviewIn: Primary Health Care Research & Development. Band: 20, 2019, doi: 10.1017/s1463423619000227 . | Open in Read by QxMD.
  69. Aldrich, Hackley:The Impact of Obesity on Gynecologic Cancer Screening: An Integrative Literature ReviewIn: Journal of Midwifery & Women's Health. Band: 55, Nummer: 4, 2010, doi: 10.1016/j.jmwh.2009.10.001 . | Open in Read by QxMD p. 344-356.
  70. Flintrop - Auswirkungen der DRG-Einführung: Die ökonomische Logik wird zum Maß der Dinge (Deutsches Ärzteblatt 2006).Stand: 1. Januar 2006. Abgerufen am: 14. Juli 2022.
  71. Ärzteblatt - Krankenhausreport: Mehr Patienten mit Rückenschmerzen in der Klinik.Stand: 21. Juli 2015. Abgerufen am: 15. Juli 2022.
  72. Seidel et al.:Personalbefragung zur geburtshilflichen Versorgung von Immigrantinnen in BerlinIn: Geburtshilfe und Frauenheilkunde. Band: 79, Nummer: 05, 2019, doi: 10.1055/a-0820-0223 . | Open in Read by QxMD p. 453-460.
  73. Bermejo et al.:Subjektiv erlebte Barrieren von Personen mit Migrationshintergrund bei der Inanspruchnahme von GesundheitsmaßnahmenIn: Bundesgesundheitsblatt - Gesundheitsforschung - Gesundheitsschutz. Band: 55, Nummer: 8, 2012, doi: 10.1007/s00103-012-1511-6 . | Open in Read by QxMD p. 944-953.
  74. Vyas et al.:Hidden in Plain Sight — Reconsidering the Use of Race Correction in Clinical AlgorithmsIn: New England Journal of Medicine. Band: 383, Nummer: 9, 2020, doi: 10.1056/nejmms2004740 . | Open in Read by QxMD p. 874-882.
  75. Cerdeña et al.:From race-based to race-conscious medicine: how anti-racist uprisings call us to actIn: The Lancet. Band: 396, Nummer: 10257, 2020, doi: 10.1016/s0140-6736(20)32076-6 . | Open in Read by QxMD p. 1125-1128.
  76. Asylbewerberleistungsgesetz (AsylbLG) § 4 Leistungen bei Krankheit, Schwangerschaft und Geburt.. Abgerufen am: 15. Juli 2022.
  77. Bundesministerium für Gesundheit - Medizinische Versorgung von Asylsuchenden.. Abgerufen am: 15. Juli 2022.
  78. Adler, Stewart:Health disparities across the lifespan: Meaning, methods, and mechanismsIn: Annals of the New York Academy of Sciences. Band: 1186, Nummer: 1, 2010, doi: 10.1111/j.1749-6632.2009.05337.x . | Open in Read by QxMD p. 5-23.
  79. Olah et al.:The effect of socioeconomic status on access to primary care: an audit studyIn: Canadian Medical Association Journal. Band: 185, Nummer: 6, 2013, doi: 10.1503/cmaj.121383 . | Open in Read by QxMD p. E263-E269.
  80. Kuchinke et al.: Märkte und Versorgung. Universitätsverlag Ilmenau 2012 2012, ISBN: 978-3-863-60028-0.
  81. Klein, Knesebeck:Soziale Unterschiede in der ambulanten und stationären VersorgungIn: Bundesgesundheitsblatt - Gesundheitsforschung - Gesundheitsschutz. Band: 59, Nummer: 2, 2015, doi: 10.1007/s00103-015-2283-6 . | Open in Read by QxMD p. 238-244.
  82. Schwierz et al.:Discrimination in waiting times by insurance type and financial soundness of German acute care hospitalsIn: The European Journal of Health Economics. Band: 12, Nummer: 5, 2010, doi: 10.1007/s10198-010-0254-2 . | Open in Read by QxMD p. 405-416.
  83. Cirillo et al.:Sex and gender differences and biases in artificial intelligence for biomedicine and healthcareIn: npj Digital Medicine. Band: 3, Nummer: 1, 2020, doi: 10.1038/s41746-020-0288-5 . | Open in Read by QxMD.
  84. Jahn et al.:Geschlechtersensible Forschung in Epidemiologie und Medizin: Wie kann das erreicht werden?In: Bundesgesundheitsblatt - Gesundheitsforschung - Gesundheitsschutz. Band: 57, Nummer: 9, 2014, doi: 10.1007/s00103-014-2010-8 . | Open in Read by QxMD p. 1038-1046.
  85. Seeland et al.:Genderaspekte in der medizinischen LehreIn: Der Gastroenterologe. Band: 14, Nummer: 2, 2019, doi: 10.1007/s11377-019-0326-5 . | Open in Read by QxMD p. 78-84.
  86. Ginde et al.:The Challenge of CT and MRI Imaging of Obese Individuals Who Present to the Emergency Department: A National SurveyIn: Obesity. Band: 16, Nummer: 11, 2008, doi: 10.1038/oby.2008.410 . | Open in Read by QxMD p. 2549-2551.
  87. Ochner et al.:Pre-bariatric surgery weight loss requirements and the effect of preoperative weight loss on postoperative outcomeIn: International Journal of Obesity. Band: 36, Nummer: 11, 2012, doi: 10.1038/ijo.2012.60 . | Open in Read by QxMD p. 1380-1387.
  88. Project Implicit - Impliziter Assoziationstest (IAT).. Abgerufen am: 15. Juli 2022.
  89. Röhner, Lai:A Diffusion Model Approach for Understanding the Impact of 17 Interventions on the Race Implicit Association TestIn: Personality and Social Psychology Bulletin. Band: 47, Nummer: 9, 2020, doi: 10.1177/0146167220974489 . | Open in Read by QxMD p. 1374-1389.
  90. Agentur der Europäischen Union für Grundrechte - Ungleichbehandlung und Mehrfachdiskriminierung im Gesundheitswesen.. Abgerufen am: 15. Juli 2022.
  91. Hasse, Schmidt: Institutionelle Diskriminierung. VS Verlag für Sozialwissenschaften 2012, ISBN: 978-3-531-17922-3, p. 883-899.
  92. Nelson:Bias in Artificial IntelligenceIn: North Carolina Medical Journal. Band: 80, Nummer: 4, 2019, doi: 10.18043/ncm.80.4.220 . | Open in Read by QxMD p. 220-222.
  93. Amnesty International - Glossar für Diskriminierungssensible Sprache.. Abgerufen am: 18. Juli 2022.
Melde dich jetzt an, um unbegrenzten Zugang zu erhalten.
Kostenfrei testen
disclaimer Evidenzbasierte Inhalte, von festem ärztlichem Redaktionsteam erstellt & geprüft. Disclaimer aufrufen.