Duales Verarbeitungsmodell der medizinischen Entscheidungsfindung

Ein duales Systemmodell

Aufbauend auf der bisherigen empirischen Forschung, die überzeugend gezeigt hat, dass die menschliche Kognition sowohl durch System I- als auch durch System II-Prozesse bestimmt wird . Mukherjee hat kürzlich ein formales mathematisches Modell entwickelt, das von einem parallelen Funktionieren beider Systeme ausgeht, wobei die endgültige Entscheidung eine gewichtete Kombination der Bewertungen aus beiden Systemen ist, basierend auf dem Wertmaximierungsparadigma (Abbildung 1) . (Anm.: In diesem Beitrag verwenden wir die von Kahneman popularisierten Begriffe System I und System II, obwohl einige Autoren es vorziehen, von einer Verarbeitung des Typs 1 und 2 zu sprechen, da es fast sicher ist, dass die menschliche Kognition nicht in klar getrennten physikalischen Systemen organisiert ist).

Modell der Entscheidungsfindung unter Verwendung von kognitiven Prozessen mit doppelter Verarbeitung (nach Mukherjee ]).

Mukherjees duales Systemmodell (DSM) geht davon aus, dass die Bewertung einer riskanten Entscheidung (C) durch die kombinierte Eingabe von System I und System II zu einem einzigen Wert gebildet wird und kann wie folgt formuliert werden:

Wobei C eine Entscheidungssituation („Wahl“) darstellt, n – Anzahl der Ausgänge, p i – Wahrscheinlichkeit des i-ten Ausgangs, x i , der gewählten Wahl. V I repräsentiert die Bewertung der Entscheidung unter einem autonomen, intuitiven, auf System I basierenden Entscheidungsmodus und V II , das eine Nutzenfunktion sein kann, repräsentiert die Bewertung unter einem deliberativen, regelbasierten, auf System II basierenden Entscheidungsmodus. k- ist eine Skalierungskonstante und γ ist das Gewicht, das dem System I gegeben wird und kann als das relative Ausmaß der Beteiligung von System I am Entscheidungsprozess interpretiert werden. Das System II wird nicht, wie von manchen befürwortet, in zwei Subsysteme aufgeteilt, sondern es wird angenommen, dass es den Rationalitätskriterien der Erwartungsnutzentheorie (EUT) folgt, wie sie auch von der modernen Entscheidungswissenschaft vertreten wird. Es wird angenommen, dass γ von einer Reihe von Prozessen beeinflusst wird, die das Funktionieren von System I bestimmen. Mukherjee betonte die folgenden Faktoren als wichtige Determinanten des Funktionierens von System I: individuelle Entscheidungs- und Denkprädispositionen, die affektive Natur der Ergebnisse (je höher die affektive Natur der Ergebnisse, desto höher ist γ) und die Rahmung und Konstruktion der Entscheidungsaufgabe (Entscheidungen für sich selbst werden wahrscheinlich ein höheres γ aufweisen, ebenso wie Entscheidungsprobleme, die kontextualisiert sind und solche, die eine sofortige Lösung erfordern oder unter Zeitdruck getroffen werden; die letzten vier beschreiben Umstände, die für medizinische Entscheidungen charakteristisch sind). Es wird erwartet, dass leicht verfügbare Informationen, unsere frühere Erfahrung, die Art und Weise, wie Informationen verarbeitet werden (wortwörtlich vs. das „Wesentliche“ verstehen) sowie Gedächtniseinschränkungen γ ebenfalls beeinflussen. γ wird daher voraussichtlich höher sein, wenn Informationen über Wahrscheinlichkeiten und Ergebnisse mehrdeutig oder nicht leicht verfügbar sind oder wenn ein sehr schwerwiegendes negatives früheres Ergebnis erinnert wird. Im Allgemeinen können die Faktoren, die den Prozess von System I bestimmen, in vier Hauptkategorien eingeteilt werden: a) Affekt, b) evolutionäre, fest verdrahtete Prozesse, die für automatische Reaktionen auf potenzielle Gefahren verantwortlich sind, so dass System I typischerweise potenziell falsch-positive Ergebnisse stärker gewichtet als falsch-negative (d. h. Menschen sind kognitiv eher in der Laged. h. der Mensch ist kognitiv eher bereit, das Signal eines potenziellen Schadens fälschlicherweise zu akzeptieren als ein Signal, das das Potenzial eines Nutzens in sich trägt), c) übergelernte Prozesse aus System II, die in System I verdrängt wurden (wie z. B. der Effekt von intensivem Training, der zur Verwendung von Heuristiken oder „Faustregeln“ oder Praxisleitfäden als eine der anstrengungssparenden kognitiven Strategien führt. NB: Obwohl Richtlinien die Produkte von analytischen System-II-Prozessen sein können, ist ihre Anwendung tendenziell ein System-I-Prozess.), und (d) die Auswirkungen des stillschweigenden Lernens.

Mukherjees DSM-Modell stützt sich auf empirische Belege, die zeigen, dass Entscheidungsträger in einem affektreichen Kontext im Allgemeinen nur auf das Vorhandensein oder die Abwesenheit von Stimuli reagieren, während sie in affektarmen Kontexten auf System II angewiesen sind, um die Größe von Stimuli (und Wahrscheinlichkeiten) zu bewerten. Das hervorstechende Merkmal des Modells ist also, dass das System I Ergebnisse nur als möglich oder nicht möglich erkennt. Jedes Ergebnis, das in Betracht gezogen wird, erhält in System I das gleiche Gewicht. System II hingegen erkennt Wahrscheinlichkeiten linear und ohne Verzerrungen, entsprechend dem Erwartungsnutzenparadigma.

Die duale Bewertungsverarbeitung erzeugt daher häufig Fälle, in denen subjektive Bewertungen bei niedrigeren Reizgrößen größer sind (d.h. wenn die Entscheidungsfindung auf Gefühlen oder evolutionär fest verdrahteten Prozessen beruht, z.B. wenn das Signal eine Gefahr darstellen könnte), während rationales Kalkül bei hohen Größenordnungen einen größeren Wert erzeugt. DSM ist in der Lage, eine Reihe von Phänomenen zu erklären, die die menschliche Entscheidungsfindung charakterisieren, wie z.B. a) die Verletzung der nicht-transparenten stochastischen Dominanz, b) das vierfache Muster der Risikoeinstellung, c) die Ambiguitätsaversion, d) der Common Consequences-Effekt, e) der Common Ratio-Effekt, f) der Isolationseffekt, g) und der Coalescing- und Event-Splitting-Effekt.

Unter der realistischen Annahme, dass die Ergebnisse positiv sind (d.h., Versorgungen >0, was besonders im medizinischen Bereich anwendbar ist) und Potenzwertfunktionen, V I x = x m I , und V II x = x für System I bzw. System II, kann DSM umgeschrieben werden als:

wobei 0 < m I ≤ 1 zu beachten ist, dass x i m I die Risikoaversion für Gewinne und die Risikobereitschaft für Verluste erfüllt und dass der Term für System II p i x i ohne Risikoverzerrungen linear ist.

Wie von Mukherjee angemerkt, ist die Schätzung der Parameter in Gleichung 2) eine Messaufgabe, die in der zukünftigen empirischen Forschung evaluiert werden muss. Folglich könnten die Funktionen V II (x) und V I (x) je nach Entscheidungsumfeld und den Zielen des Entscheidungsträgers geändert werden. Ebenso kann der Parameter m nicht für alle Ergebnisse gleich sein.

Modifikation des DSM für die medizinische Entscheidungsfindung

Wir werden eine typische Situation in der klinischen Entscheidungsfindung betrachten, in der ein Arzt eine Behandlung (Rx) vs. keine Behandlung (NoRx) für eine Krankheit (D) wählen muss, die mit der Wahrscheinlichkeit p. vorliegt. Jede Entscheidung führt zu Ergebnissen, die einen bestimmten Wert, xi, haben. Das Modell ist in Abbildung 2 dargestellt. Wie oben erwähnt, erkennt das System I die Ergebnisse nur als möglich (oder nicht) und ist daher unempfindlich gegenüber exakten Wahrscheinlichkeiten. Jedes Ergebnis mit einer Wahrscheinlichkeit ungleich Null wird in System I gleich gewichtet. Daher ist bei einer Wahl zwischen zwei Alternativen jede Wahrscheinlichkeit gleich 0,5 unter System I. System II erkennt Wahrscheinlichkeiten ohne Verzerrungen, wie es nach EUT zu erwarten wäre.

Das duale Verarbeitungsmodell der Entscheidungsfindung, angewandt auf ein klinisches Dilemma, ob der Patient mit einer Krankheit (D+) behandelt werden soll (Rx) oder nicht. Der Patient kann eine Krankheit haben oder nicht (Wahrscheinlichkeit p). Es wird angenommen, dass das Bedauern nur auf der Ebene des Systems I wirkt. (Beachten Sie, dass konkurrierende Behandlungsalternativen Rx oder NoRx beinhalten können). Rg- Bedauern.

Wir gehen davon aus, dass unter den Emotionen, die die Bewertung von Ergebnissen in der System-I-Verarbeitung beeinflussen können, Bedauern eine wichtige Rolle spielt, während System-II-Prozesse von rationalen, analytischen Überlegungen gemäß EUT dominiert werden. Wir können Bedauern (Rg) als die Differenz (Verlust) zwischen dem Nutzen des Ergebnisses der durchgeführten Handlung und dem der Handlung, die wir hätten durchführen sollen, im Nachhinein definieren, aber nur auf der Ebene von System I (siehe Abbildung 2).

Daher haben wir die folgenden Wertfunktionen (siehe Zusatzdatei 1: Anhang für eine detaillierte Herleitung):

Die Gesamtbewertung der Entscheidung zu behandeln (Rx) ist gleich:

Und

Die Differenz der Outcomes von behandelten und nicht behandelten Patienten mit Krankheit ist gleich dem Nettonutzen der Behandlung (B) ; Die Differenz der Ergebnisse von nicht behandelten und behandelten Patienten ohne Krankheit wird als Netto-Schaden (H) definiert. Beachten Sie, dass Nutzen und Schaden in verschiedenen Einheiten ausgedrückt werden können (z. B. Überleben, Sterblichkeit, Morbidität, Kosten usw.) und sowohl als Nutzen als auch als Unnutzen formuliert werden können. Wie oben erläutert, gehen wir weiter davon aus, dass sich die Bewertung des Nettonutzens und des Nettoschadens bei System I von System II unterscheidet. Daher ersetzen wir unter System II den Nettonutzen und die Nettoschäden durch EUT-Definitionen: B II = x 1 – x 3 und Netto-Schäden H II = x 4 – x 2 . Unter System I definieren wir B I = x 1 m I – x 3 m I , und H I = x 4 m I – x 2 m I . Lösen wir für p (die Krankheitswahrscheinlichkeit, bei der wir indifferent zwischen Rx und NoRx sind), erhalten wir: (Gleichung 3)

Das bedeutet, dass der Entscheidungsträger eine Behandlung bevorzugt, wenn die Krankheitswahrscheinlichkeit über p t liegt; andernfalls stellt eine konkurrierende Managementalternative (wie „Keine Behandlung“) die optimale Behandlungsstrategie dar. Beachten Sie, dass k typischerweise auf 1 gesetzt werden kann, wie wir es hier tun. Beachten Sie auch, dass der erste Teil der Gleichung dem Schwellenwertausdruck entspricht, der im EUT-Rahmenwerk beschrieben ist; der zweite Ausdruck modifiziert den EUT-basierten Entscheidungsprozess von System II so, dass die Schwellenwertwahrscheinlichkeit immer niedriger als der EUT-Schwellenwert ist, wenn der Nutzen größer als der Schaden ist. Wenn ein Entscheidungsträger jedoch H I >B I erfährt, ist die Schwellenwahrscheinlichkeit immer höher als die EUT-Schwelle (siehe unten für die Diskussion im Zusammenhang mit dem medizinischen Beispiel). Beachten Sie, dass γ und das Verhältnis H I H II nur zu dem Ausmaß beitragen, in dem die duale Schwelle über oder unter der klassischen EUT-Schwelle liegt. Das heißt, γ und das Verhältnis H I H II ändern nicht die Qualität des Verhältnisses zwischen dem dualen Schwellenwert und dem EUT-Schwellenwert: Ob der duale Schwellenwert über oder unter dem EUT-Schwellenwert liegt, hängt nur vom Verhältnis H I H I ab.

Es ist zu beachten, dass die identischen Ableitungen durch Anwendung des Konzepts des erwarteten Bedauerns (anstelle des EUT) erhalten werden können. Obwohl man argumentieren kann, dass Bedauern eine starke Emotion ist, die alle kognitiven Prozesse beeinflusst (als so genannte „kognitive Emotion“), und daher sowohl auf der Ebene von System I als auch von System II funktionieren kann, erkennen die meisten Autoren den Affektwert des Bedauerns an. Daher haben wir angenommen, dass Bedauern auf der Ebene von System I funktioniert. In unserem Modell beschränken wir daher den Einfluss des Bedauerns auf System I. Übrigens kann unsere Gleichung 3) auch aus dem allgemeinen DSM-Modell von Mukherjee abgeleitet werden, auch wenn das Bedauern nicht spezifisch herangezogen wird.

Obwohl Gleichung 3) exakte Berechnungen impliziert, sollte sie nicht so verstanden werden, dass sie eine exakte mathematische Darstellung der menschlichen Entscheidungsfindung liefert. Vielmehr sollte sie als eine halbquantitative oder qualitative Beschreibung der Art und Weise betrachtet werden, wie Ärzte ihre Entscheidungen treffen können. Das liegt zum einen daran, dass System I keine exakten Berechnungen durchführt, sondern sich bei der Bewertung von Nutzen und Schaden auf eine eher qualitative Art und Weise auf das „Bauchgefühl“ verlässt. Der Mechanismus ist abhängig von Assoziationen, Emotionen (sog. „Risiko als Gefühl“-Einschätzungen ), sowie von Erinnerung und Erfahrung . In diesem Sinne kann der zweite Teil von Gleichung 3), der sich auf System I stützt, als qualitativer Modifikator („Gewicht“) verstanden werden, der in Abhängigkeit von den Nutzen- und Schadeneinschätzungen des Systems I den ersten Teil der Gleichung (der von der präzisen Verwendung der Evidenz für Nutzen und Schaden durch System II abhängt) erhöht oder vermindert. Zweitens sollte die Schwellenwahrscheinlichkeit selbst als „Handlungsschwelle“ betrachtet werden – an einem bestimmten Punkt entscheidet ein Arzt, ob er eine Behandlung durchführt oder nicht. Typischerweise vergleicht er die geschätzte Erkrankungswahrscheinlichkeit mit dem Schwellenwert und handelt: Liegt die Erkrankungswahrscheinlichkeit über dem „Handlungsschwellenwert“, führt der Arzt die Behandlung durch; liegt sie darunter, entscheidet er sich gegen eine Behandlung. Eine Möglichkeit, Gleichung 3) zu interpretieren, besteht also darin, die Einschätzung des Arztes bezüglich der „Handlungsschwelle“ zu betrachten: Wenn nach seiner Einschätzung der Gesamtnutzen der Behandlung den Schaden überwiegt und er es für „wahrscheinlich“ hält, dass die Krankheitswahrscheinlichkeit über der Schwellenwahrscheinlichkeit liegt, dann würde er handeln und die Behandlung verabreichen. Wenn die Ärztin einschätzt, dass es „unwahrscheinlich“ ist, dass die Krankheitswahrscheinlichkeit über der „Handlungsschwelle“ liegt, dann würde sie die Behandlung nicht verordnen.

Das Verhalten des DSM-M-Modells

Die genauen kognitiven Mechanismen, die den Prozessen des dualen Systems zugrunde liegen, sind nicht vollständig geklärt. Wie in dieser Arbeit diskutiert, beeinflussen viele Faktoren die dualen Prozesse, was zu Vorschlägen führt, dass diese Prozesse nach den vorherrschenden Mechanismen gruppiert werden sollten. Die Fokussierung auf jeden dieser Prozesse kann zu spezifischen theoretischen Vorschlägen führen. Unser Ziel in diesem Papier ist es, eine übergreifende kognitive Architektur bereitzustellen, die allgemeine Merkmale der meisten existierenden theoretischen Konzepte umfasst, während wir uns gleichzeitig auf die Besonderheiten der medizinischen Entscheidungsfindung konzentrieren. Im Allgemeinen lassen sich die dualen Verarbeitungstheorien in zwei Hauptgruppen einteilen: die parallel-kompetitiven Theorien und die default-interventionalistischen Theorien. Die parallel-kompetitiven Theorien gehen davon aus, dass die Prozesse von System I und II parallel ablaufen und jeweils um die Kontrolle der Reaktion konkurrieren. Wenn es zu einem Konflikt kommt, ist es nicht klar, welcher Mechanismus zur Lösung des Konflikts herangezogen wird. Auf der anderen Seite postulieren default-interventionistische Theorien, dass System I eine schnelle und intuitive Standardreaktion generiert, in die durch die anschließende langsame und deliberative Verarbeitung von System II eingegriffen werden kann oder nicht. Dies kann durch mehrere allgemeine Mechanismen operationalisiert werden, die in der Literatur vorgeschlagen wurden:

1. 1)

   Mukherjees additives Modell, wie oben beschrieben, kann als eine Variante der parallel-kompetitiven Theorie kategorisiert werden, da es davon ausgeht, dass die Prozesse von System I und II parallel ablaufen, aber einen Parameter γ enthält, der eine größere oder kleinere Aktivierung von System I auslösen kann. Mukherjees Modell modelliert jedoch nicht explizit die Entscheidungen in Form von kategorialen Entscheidungen (d.h. akzeptieren vs. nicht akzeptieren einer gegebenen Hypothese), was ein grundlegendes Merkmal von Dual-Processing-Modellen ist.

2. 2)

   System I und System II operieren auf einem Kontinuum, aber so, dass System I niemals schläft. Eine endgültige Entscheidung hängt von der Aktivierung der beiden Systeme I und II ab . Man schätzt, dass etwa 40-50% der Entscheidungen durch Gewohnheiten (d.h. durch System I) bestimmt werden. Dies ist auch eine Variante der parallel-kompetitiven Theorie; es ist anzumerken, dass sich die neueste Literatur von diesem Modell wegbewegt.

3. 3)

   Die endgültige Entscheidung scheint sowohl von System I als auch von System II abhängig zu sein, und zwar in der Weise, dass System I als erstes eine Antwort vorschlägt und System II diese bestätigt . Dabei kann System II die volle Kontrolle über System I ausüben (z. B. wenn es sich auf die Modellierung des EUT verlässt) oder die Funktion von System I völlig vernachlässigen (z. B. aufgrund seiner Unwissenheit oder Faulheit) . Daher werden nach diesem Modell die Entscheidungen entweder von System I (Standard) oder von System II (das eingreifen kann oder nicht) getroffen. Dies ist ein default-interventionalistisches Modell.

4. 4)

   Die Variante des Modells #3 ist das so genannte „Toggle-Modell“, das vorschlägt, dass der Entscheider ständig kognitive Prozesse verwendet, die zwischen den beiden Systemen oszillieren (Toggle) . Dies ist eine Variante des default-interventionalistischen Modells.

Beachten Sie, dass γ in unserem Modell kontinuierlich ist, aber es kann kategorisch gemacht werden, wenn die „Toggle“-Theorie als die richtige angesehen wird. In diesem Fall kann ein logischer Schalter in den Entscheidungsbaum eingeführt werden, um das Umschalten zwischen den beiden Systemen zu ermöglichen. Am wichtigsten ist, dass wir durch die Verknüpfung von Mukherjees additivem Modell mit dem Schwellenwertmodell die Architektur bereitstellen, um parallele konkurrierende Theorien mit default-interventionalistischen Theorien in Einklang zu bringen. Wir tun dies, indem wir explizit machen, dass Entscheidungen bei einem bestimmten Grad an kognitivem Aufwand (modelliert über den Parameter γ) kategorisch sind (via Schwellenwert). Das heißt, die Schlüsselfrage ist, welche Prozesse die Annahme oder Ablehnung einer bestimmten (diagnostischen) Hypothese bestimmen. Unser Modell zeigt, dass dies der Fall sein kann, wenn wir die parallel-konkurrierende Architektur des additiven Modells von Mukherjee beibehalten, aber einen Schalter, eine Ja- oder Nein-Antwort, annehmen, ob eine bestimmte Hypothese (am Schwellenwert) akzeptiert oder abgelehnt werden soll. Es ist die Bewertung des (diagnostischen) Ereignisses in Bezug auf den Schwellenwert, die als endgültiger Output unserer Entscheidungs- und Argumentationsprozesse dient. Wie unser Modell zeigt, hängt dies von der Annahme des parallelen Funktionierens von System I und System II ab, sowie von der Umschaltung der Kontrolle eines Systems über das andere gemäß der default-interventionalistischen Hypothese. Beachten Sie, dass abhängig von der Aktivierung des Parameters γ und der Bewertung des Nutzens (Gewinns) und des Schadens (Verlusts) die Kontrolle von einem der beiden Systeme ausgeübt werden kann: manchmal wird das intuitive System die Kontrolle ausüben und unser Handeln wird die Form eines „Gefühls der Richtigkeit“ annehmen; manchmal wird das System II die Kontrolle ausüben und unsere Entscheidungen steuern. Auf diese Weise gelingt es uns, parallel-konkurrierende und default-interventionistische Modelle zu vereinen, indem wir Mukherjees additives Modell mit dem Schwellenwertmodell für die Entscheidungsfindung verbinden.

Wie oben besprochen, können viele Faktoren den Schalter aktivieren, wie z.B. das Vorhandensein oder Fehlen von empirischen, quantitativen Daten, der Kontext der Entscheidungsfindung (z.B. arm oder reich betreffen), die Expertise und Erfahrung des Entscheidungsträgers, etc. Darüber hinaus haben umfangreiche psychologische Forschungen gezeigt, dass Menschen oft eine einfache Heuristik verwenden, die auf den prominenten Zahlen als Potenzen von 10 basiert (z. B. 1,2,5,10,20,50,100,200 usw.) . Das heißt, obwohl das System I keine exakten Berechnungen durchführt, schätzt es dennoch den „Kern“ des relativen Nutzens und Schadens ab, und zwar wahrscheinlich auf „1/10 Anspruchsniveau“ (gerundet auf die nächstliegende Zahl), so dass sich die Schätzungen des Nutzen/Schaden-Verhältnisses um 1, 2, 5, 10 usw. Größenordnungen ändern. Daher betrachten wir in diesem Abschnitt mehrere prototypische Situationen: 1) wenn γ = 0, 0.5, oder 1; 2) wenn BII>> HII, BII = HII und BII <<HII; und 3) wenn Bedauern des Unterlassens (BI) << Bedauern des Begehens (HI), BI = HI, oder BI>> HI

Zunächst ist zu beachten, dass γ=0 ist, wenn der Zähler des linken Bruches in der Gleichung 6 ( Zusatzdatei 1: Anhang) Null ist, d. h.e., wenn p B II – 1 – p H II = 0 ist, oder wenn wir für p lösen, erhalten wir p = 1 1 + B II H II , was genau der Wert der EUT-Schwelle für die Wahrscheinlichkeit ist, bei der die erwarteten Nutzen der beiden Optionen gleich sind. Dies entspricht dem obigen Modell #3, in dem das System II die volle Kontrolle über die Entscheidungsfindung ausübt. Wenn γ = 0 ist, haben wir also das klassische EUT- und therapeutische Schwellenwertmodell. In diesem Fall hat Bedauern keinen Einfluss auf den Nutzen und Schaden des EUT, und p t = H II H II + B II = 1 1 + B II H II . Wenn BII>> HII, geht pt gegen Null und ein Entscheidungsträger wird praktisch jedem eine Behandlung empfehlen. Andererseits, wenn BII = HII, ist pt gleich 0,5 und sie wird vielleicht eine Behandlung empfehlen, wenn die Krankheit so wahrscheinlich ist wie nicht. Wenn schließlich BII << HII ist, nähert sich pt dem Wert 1,0, und es wird erwartet, dass die Entscheidungsträgerin nur dann eine Behandlung empfiehlt, wenn sie sich bei der Diagnose absolut sicher ist.

Am anderen Extrem, wenn γ = 1 ist, haben wir das reine System-I-Modell (entsprechend dem obigen Modell Nr. 3, das ausschließlich auf System-I-Prozessen beruht). Beachten Sie den Wert von γ=1, wenn der Nenner des zweiten Bruches in Gleichung 6 ( Additional file 1: Appendix) gleich eins ist, oder wenn der Ausdruck H I – B I = 0 ist, d. h. wenn B I =H I . Unter diesen Bedingungen ist es ziemlich offensichtlich, dass die Bewertungen des Systems I irrelevant werden, wenn der wahrgenommene Netto-Nutzen der Behandlung gleich dem wahrgenommenen Netto-Schaden ist. Wenn γ=1 ist, wird die Reuevermeidung zum Hauptmotivator, nicht der Nutzen und Schaden des EUT. Beachten Sie, dass in System I p in Bezug auf die Bewertung nicht mit γ zusammenhängt (Gleichung 1). Unter diesen Umständen funktioniert nur die Entscheidungsfindung nach System I, und die analytischen Prozesse von System II werden unterdrückt (Gleichung 1), wie man an jenen Entscheidungsträgern sieht, die dazu neigen, nur der Intuition zu folgen, oder extrem von ihren vergangenen Erfahrungen beeinflusst sind, ohne neue Fakten vor Ort zu berücksichtigen. Das heißt, Wahrscheinlichkeitsunterschiede spielen bei solchen Entscheidungen keine Rolle, weil eine Person, die nur System I verwendet, Wahrscheinlichkeit als Faktor nicht berücksichtigt.

Schließlich, wenn γ = 0,5 ist, ist der Entscheidungsträger durch EUT und durch Bedauernsvermeidung motiviert (oben aufgeführtes Modell #2). In diesem Fall sind der Nutzen (BII), der Schaden (HII), das Bedauern des Unterlassens (BI) und des Begehens (HI) aktiv. Diese drei Fälle sind in Tabelle 1 (siehe Zusatzdatei 2) dargestellt, die Schwellenwahrscheinlichkeiten für γ = 0,5 und objektive Daten zeigt, die auf ein hohes Nutzen/Schaden-Verhältnis hinweisen ( B II / H II = 10 ). Ebenfalls dargestellt ist, wie die Schwellenwahrscheinlichkeit von der individuellen Risikowahrnehmung abhängt. Wenn HI>> HI ist, wird der Effekt von BI/HI verstärkt (siehe Gleichung 3), was zu einem extremen Verhalten im Sinne einer steigenden Wahrscheinlichkeit führt, dass eine solche Person die Behandlung entweder immer akzeptiert (als pt<0) oder ablehnt (als pt>1). Für HI<<HII ist die Auswirkung auf die Art und Weise, wie das System I Nutzen und Schaden verarbeitet, nicht so ausgeprägt und beeinflusst die EUT-Schwelle in viel geringerem Maße.