Clinical Reasoning in der Physiotherapie: Der Prozess

Stellen wir uns folgende Szene vor: Eine Physiotherapeutin sitzt einer neuen Patientin gegenüber. Rückenschmerzen, seit sechs Wochen, keine Ausstrahlung, kein Trauma. Noch bevor die erste gezielte Frage gestellt ist, hat sich im Kopf der Therapeutin bereits etwas in Bewegung gesetzt: erste Eindrücke, erste vage Vermutungen, erste Verdachtsmomente. Dieser Prozess läuft in Sekundenbruchteilen und meist unbewusst ab – und er entscheidet mit darüber, welche Fragen gestellt, welche Tests gewählt und welche Informationen überhaupt als relevant wahrgenommen werden. 

Genau dieser Prozess ist der Gegenstand des sogenannten Clinical Reasoning (CR), zu Deutsch etwa „klinisches Denken" oder „klinische Entscheidungsfindung". Im ersten Artikel dieser Serie wurde CR als Kernkompetenz physiotherapeutischer Praxis eingeführt – als das Denken und Entscheiden, das der Untersuchung und Behandlung eines Patienten zugrunde liegt (Higgs & Jones, 2008; Jones, 1992). In diesem zweiten Teil geht es nun um die eigentliche Mechanik dieses Prozesses: Welche kognitiven Modelle beschreiben, wie Therapeut:innen zu ihren klinischen Entscheidungen kommen? Und was unterscheidet dabei die Anfängerin von der erfahrenen Expertin? 

Doody und McAteer (2002) haben in ihrer viel zitierten Beobachtungsstudie mit erfahrenen und angehenden Physiotherapeut:innen ein Bild verwendet, das den Prozess treffend beschreibt: Therapeut:innen agieren wie Detektive. Sie sammeln Indizien (Cues), bilden daraus Verdachtsmomente (Hypothesen) und überprüfen diese systematisch durch weitere Beobachtung und gezielte „Verhöre" – in diesem Fall Anamnese und klinische Tests. Wie dieser detektivische Prozess im Detail funktioniert, welche zwei grundlegend unterschiedlichen Denkmodi dabei zum Einsatz kommen und warum Erfahrung dabei mehr zählt als reine Logik, ist Thema dieses Artikels. 

Um zu verstehen, wie klinisches Denken funktioniert, lohnt sich zunächst ein Blick auf die kognitionspsychologische Grundlage, auf der die meisten modernen CR-Modelle aufbauen: die sogenannte Dual-Process-Theorie. Diese beschreibt zwei parallel existierende, aber grundverschiedene Modi menschlichen Denkens (Croskerry, 2009a). 

System 1 ist schnell, intuitiv, weitgehend unbewusst und benötigt kaum kognitive Anstrengung. Es basiert auf Mustererkennung: Eine Situation wird mit bereits gespeicherten, ähnlichen Erfahrungen abgeglichen, und die passende Reaktion oder Einschätzung „poppt" quasi automatisch auf (Croskerry, 2009a, 2009b). Ein Beispiel: Eine erfahrene Therapeutin sieht eine Patientin mit lateralem Ellbogenschmerz, der sich bei Greifbewegungen verstärkt, und denkt praktisch reflexartig an eine laterale Epikondylalgie, noch bevor ein einziger Test durchgeführt wurde. 

System 2 hingegen ist langsam, analytisch, bewusst und anstrengend. Es kommt zum Einsatz, wenn eine Situation nicht sofort erkannt wird, wenn sie komplex, untypisch oder widersprüchlich ist. Hier wird schrittweise und regelgeleitet vorgegangen, Hypothesen werden explizit gebildet und systematisch gegeneinander abgewogen (Croskerry, 2009a). 

Wichtig ist: Diese beiden Systeme stehen nicht in einem hierarchischen Verhältnis, in dem das langsame, analytische Denken per se „besser" oder „sicherer" wäre. Norman (2009) konnte in seiner Übersichtsarbeit zeigen, dass intuitives (System-1-)Denken bei erfahrenen Kliniker:innen nicht grundsätzlich fehleranfälliger ist als analytisches Denken – entscheidend ist vielmehr die Qualität und der Umfang des zugrundeliegenden Wissens. Croskerry (2009a) betont in seinem „universellen Modell diagnostischen Denkens", dass beide Systeme im klinischen Alltag ständig interagieren: Eine erste intuitive Einschätzung (System 1) wird oft von einer bewussten Überprüfung (System 2) begleitet oder korrigiert – und umgekehrt kann repetitives System-2-Denken mit der Zeit zu neuen, schnelleren System-1-Mustern führen (Croskerry, 2009b). 

Für die physiotherapeutische Praxis bedeutet das: Die erfahrene Kollegin, die einer Patientin nach wenigen Sätzen der Anamnese eine erste, oft zutreffende Verdachtsdiagnose zuordnet, „schlampt" nicht – sie greift auf ein hochorganisiertes Erfahrungswissen zurück. Die Studentin, die dieselbe Situation Schritt für Schritt analytisch durcharbeitet, tut nichts falsch, sondern nutzt den ihr zugänglichen Denkmodus, solange die entsprechenden Muster im Gedächtnis noch nicht ausreichend gefestigt sind. Beide Wege können – müssen aber nicht – zum richtigen Ergebnis führen. Genau darin liegt auch eine Gefahr, auf die im fünften Teil dieser Serie, der sich mit typischen Denkfallen und Bias beschäftigt, noch ausführlich eingegangen wird. 

Das älteste und nach wie vor einflussreichste Modell zur Beschreibung des analytischen (System-2-)Denkens in der Medizin und Physiotherapie ist das hypothetisch-deduktive Modell, das ursprünglich von Elstein, Shulman und Sprafka (1978) für die Medizin entwickelt und später von Jones (1992) auf die Physiotherapie übertragen wurde. 

Elstein und Schwarz (2002) beschreiben in ihrer viel zitierten Übersichtsarbeit im British Medical Journal vier zentrale Schritte dieses Prozesses: 

1. Cue Acquisition (Informationssammlung):Der Prozess beginnt mit dem Sammeln erster Informationen – etwa durch die Zuweisung, die Beobachtung des Bewegungsmusters beim Betreten des Raumes oder die ersten Sätze der Anamnese (Elstein & Schwarz, 2002; Higgs & Jones, 2008 in Jones et al., 2008). Bereits diese frühen, oft unscheinbaren Informationen lösen erste gedankliche Eindrücke aus.
2. Hypothesis Generation (Hypothesenbildung):Aus diesen erstenCues werden – meist unbewusst und blitzschnell – eine begrenzte Zahl an Arbeitshypothesen gebildet, üblicherweise zwischen vier und sechs (Elstein & Schwarz, 2002). Diese Hypothesen sind zu diesem frühen Zeitpunkt keine endgültigen Diagnosen, sondern vorläufige Interpretationsrahmen, die die weitere Untersuchung leiten (Jones et al., 2008, zitiert in Higgs & Jones, 2008). 
3. Cue Interpretation (Dateninterpretation):Jede weitere im Rahmen der Anamnese und körperlichen Untersuchung gewonnene Information wird nun vor dem Hintergrund der gebildeten Hypothesen interpretiert: Stützt sie eine Hypothese, spricht sie dagegen, oder ist sie neutral (Elstein & Schwarz, 2002)?
4. Hypothesis Evaluation (Hypothesenbewertung):Am Ende – häufig aber auch fortlaufend während der Untersuchung – werden die gesammelten Daten gegeneinander abgewogen, um zu prüfen, ob sich eine der Arbeitshypothesen erhärtet oder verworfen werden muss. Reicht die Evidenz nicht aus, beginnt der Zyklus erneut: weitere Information sammeln, Hypothesen anpassen, neu interpretieren (Elstein & Schwarz, 2002).

Entscheidend ist dabei die zyklische, nicht die lineare Natur dieses Prozesses. Jones (1992) betont, dass Hypothesenbildung, -testung und -modifikation im Grunde während der gesamten Patienteninteraktion stattfinden, nicht nur in einer isolierten „Diagnosephase". Auch die Untersuchung von Doody und McAteer (2002) bestätigt dies empirisch: In ihrer Beobachtungsstudie mit zehn erfahrenen und zehn angehenden Physiotherapeut:innen zeigte sich, dass alle Teilnehmenden – unabhängig vom Erfahrungsgrad – einen hypothetisch-deduktiven Prozess durchliefen. Bemerkenswert war jedoch, dass sowohl die erfahrenen als auch die unerfahrenen Therapeut:innen über den rein diagnostischen Prozess hinausgingen und die manuelle Behandlung selbst als weiteres Mittel der Hypothesentestung nutzten (Doody & McAteer, 2002) – das heißt: Auch die Behandlung selbst liefert neue „Cues", die wiederum in den Reasoning-Prozess einfließen. 

Ein Beispiel aus der Praxis: Bei der eingangs erwähnten Patientin mit unspezifischem Rückenschmerz könnte eine erste Hypothese lauten „mechanisch-nozizeptiver Schmerz mit Bewegungseinschränkung in Flexion". Reduziert sich der Schmerz bei einer testweise durchgeführten Mobilisation in genau diese Richtung deutlich, stützt dies die Hypothese – und liefert gleichzeitig eine erste therapeutische Zielrichtung. Bleibt die Reaktion aus oder verschlechtert sich der Befund gar, muss die Hypothese revidiert werden – etwa in Richtung eines stärker noziplastisch geprägten Schmerzbildes, wie es im ersten Teil dieser Serie beschrieben wurde.

Das hypothetisch-deduktive Modell beschreibt vor allem das analytische System-2-Denken. Doch wie bereits erwähnt, arbeiten erfahrene Kliniker:innen oft deutlich schneller – über das intuitive System 1, die sogenannte Mustererkennung (Pattern Recognition). Doody und McAteer (2002) beobachteten in ihrer Studie, dass insbesondere die erfahrenen Physiotherapeut:innen in vertrauten, unkomplizierten Fällen nicht den vollen, mühsamen hypothetisch-deduktiven Entscheidungsbaum durchliefen, sondern das Beschwerdebild direkt mit einem bereits bekannten Muster abglichen. 

Wie entsteht diese Fähigkeit? Eine einflussreiche Erklärung liefert die Theorie der Illness Scripts, die maßgeblich von Schmidt und Kollegen geprägt wurde. Schmidt und Rikers (2007) beschreiben in ihrer Übersichtsarbeit, dass sich medizinische Expertise über Jahre der klinischen Erfahrung hinweg in Form von sogenannten Illness Scripts organisiert: mentalen, prototypischen „Drehbüchern" für bestimmte Beschwerdebilder, die relativ wenig pathophysiologisches Detailwissen, dafür aber ein reichhaltiges, praxisnahes Wissen über typische Verläufe, Kontextfaktoren und Konsequenzen einer Erkrankung enthalten. Diese Skripte ermöglichen es erfahrenen Therapeut:innen, ein aktuelles Patientenbild blitzschnell mit einem gespeicherten Muster abzugleichen, statt es jedes Mal von Grund auf analytisch zu erschließen (Schmidt & Rikers, 2007). 

Genau hier liegt auch der zentrale Unterschied zwischen Novizen und Expert:innen – und er liegt, entgegen einer weit verbreiteten Intuition, nicht primär in einer überlegenen Denkfähigkeit der Expert:innen. Bereits die klassische Studie von Elstein und Kollegen aus dem Jahr 1978 zeigte, dass sich erfahrene und unerfahrene Diagnostiker:innen kaum in der Art und Weise unterschieden, wie sie ein Problem anzugehen versuchten – wohl aber massiv darin, wie ihr Wissen organisiert war (zusammengefasst in Elstein & Schwarz, 2002). Auch die Übertragung dieser Erkenntnisse auf die Physiotherapie durch Jones (1992) bestätigt: Obwohl hypothetisch-deduktives Denken auf allen Erfahrungsstufen genutzt wird, verfügen Expert:innen über eine überlegene Wissensorganisation, die es ihnen erlaubt, auch untypische Fälle über Mustererkennung schneller zu erfassen. 

Eine physiotherapiespezifische Untersuchung von Case, Harrison und Roskell (2000, zusammengefasst in verwandten Studien) sowie die Arbeit von Doody und McAteer (2002) unterstreichen dies: Novizinnen und Novizen stützen sich stärker auf einen expliziten, schrittweisen hypothetisch-deduktiven Prozess mit sichtbar größerem Aufwand, während erfahrene Therapeut:innen wiederholt auftretende Muster zunehmend effizienter verarbeiten. Für die Ausbildung bedeutet das eine wichtige Konsequenz, die im vierten Teil dieser Serie – zur praktischen Hypothesenbildung – vertieft wird: Der Weg zur klinischen Erfahrung führt nicht daran vorbei, viele Fälle zu sehen und explizit zu reflektieren, sondern genau darüber.

Ein rein diagnostisches Verständnis von Clinical Reasoning – wie es das hypothetisch-deduktive Modell in seiner ursprünglichen Form aus der Medizin nahelegt – greift für die Physiotherapie zu kurz. Physiotherapeutisches Handeln zielt selten auf eine einzelne „Diagnose" im engeren Sinne, sondern auf ein Verständnis der individuellen Bewegungs- und Funktionsproblematik einer Person in ihrem bio-psycho-sozialen Kontext (Edwards et al., 2004; Jones et al., 2008). 

In ihrer wegweisenden qualitativen Studie mit erfahrenen Physiotherapeut:innen aus den Bereichen Orthopädie, Neurologie und häuslicher Versorgung identifizierten Edwards und Kollegen (2004) mehrere parallel genutzte Reasoning-Strategien, die über das reine diagnostische Denken hinausgehen: 

• Diagnostisches Reasoning – die Zuordnung von Symptomen zu einem zugrundeliegenden Problem, wie im hypothetisch-deduktiven Modell beschrieben (Edwards et al., 2004). 

• Interaktives Reasoning – das bewusste Gestalten der therapeutischen Beziehung, um Vertrauen aufzubauen und die Patientenperspektive besser zu verstehen (Edwards et al., 2004). 

• Kollaboratives Reasoning – die Behandlung als gemeinsamer, partizipativer Entscheidungsprozess zwischen Therapeut:in und Patient:in, statt einer einseitigen Verordnung (Edwards, Jones, Higgs, Trede & Jensen, 2004, zusammengefasst in Edwards et al., 2004). 

• Narratives Reasoning – das Verständnis der individuellen Krankheits- und Schmerzgeschichte einer Person als Erzählung, die Bedeutung stiftet und das Erleben der Beschwerden prägt (Edwards et al., 2004). 

• Daneben beschreiben Edwards und Kollegen (2004) weitere Strategien wie prozedurales, didaktisches, prognostisches und ethisches Reasoning, die je nach klinischem Kontext unterschiedlich stark zum Tragen kommen. 

Dieses erweiterte Verständnis wird von Jones, Jensen und Edwards (2008) in ein biopsychosoziales Modell des Clinical Reasoning eingebettet, das den Prozess explizit als kollaborativ beschreibt: Die ersten Eindrücke und Daten, die eine Therapeutin zu Beginn einer Behandlung gewinnt – etwa aus der Zuweisung oder der ersten Beobachtung –, lösen erste Interpretationen aus, die in der Folge fortlaufend anhand weiterer Informationen bestätigt, verworfen oder modifiziert werden (Jones et al., 2008). Entscheidend ist dabei, dass diese Hypothesenbildung nicht nur der reinen Pathologie gilt, sondern gleichermaßen den psychosozialen Kontextfaktoren eines Menschen – etwa seinen Überzeugungen, Ängsten oder seinem sozialen Umfeld, wie sie bereits im ersten Artikel dieser Serie ausführlich diskutiert wurden. 

Für die Praxis bedeutet dieses erweiterte Prozessverständnis: Der „Detektiv" aus der Metapher von Doody und McAteer (2002) ermittelt nicht nur mit dem Ziel, eine Struktur oder Pathologie zu identifizieren. Er versucht gleichzeitig zu verstehen, was diese Beschwerden für die individuelle Patientin bedeuten, wie sie in deren Lebensgeschichte eingebettet sind, und wie eine gemeinsame, tragfähige Behandlungsstrategie aussehen kann.

Um die bisher beschriebenen Modelle greifbarer zu machen, hier ein durchgängiges Fallbeispiel: 

Ein 42-jähriger Bauleiter stellt sich mit seit drei Wochen bestehenden, tief lumbal lokalisierten Rückenschmerzen vor. Kein Trauma, keine Ausstrahlung ins Bein, keine neurologischen Auffälligkeiten. 

Cue Acquisition: Schon der erste Eindruck – ein Mann, der sich beim Hinsetzen sichtlich vorsichtig bewegt und mehrfach betont, „schon Angst" zu haben, dass „etwas kaputt" sei – liefert erste relevante Informationen, die über die reine Schmerzlokalisation hinausgehen. 

Hypothesis Generation: Auf Basis dieser ersten Cues bilden sich mehrere parallele Arbeitshypothesen: (1) mechanisch-nozizeptiver Rückenschmerz ohne strukturelle Red Flags, (2) ausgeprägte schmerzbezogene Ängste und Katastrophisierungstendenzen im Sinne des Fear-Avoidance-Modells nach Hasenbring und Klasen (2005), sowie (3) mögliche berufsbedingte mechanische Überlastung. 

Cue Interpretation: Im weiteren Anamnese- und Untersuchungsverlauf werden gezielt Informationen gesammelt, die diese Hypothesen stützen oder entkräften – etwa durch Screening auf Red Flags, eine Funktionsuntersuchung der Wirbelsäule sowie gezielte Fragen zu Überzeugungen und Erwartungen des Patienten. 

Hypothesis Evaluation: Zeigen sich keine Warnsignale, eine bewegungsabhängige, mechanisch modulierbare Schmerzsymptomatik sowie deutliche Hinweise auf ausgeprägte Ängste und ein biomechanisch geprägtes Störungsverständnis, verdichten sich die Hypothesen (1) und (2) – während strukturelle Differenzialdiagnosen zunehmend unwahrscheinlicher werden. 

Bereits während dieser ersten Behandlungseinheit findet – im Sinne von Edwards und Kollegen (2004) – nicht nur diagnostisches, sondern auch interaktives und narratives Reasoning statt: Die Therapeutin nimmt die geäußerte Angst ernst, versucht die individuelle Bedeutung der Beschwerden für den Patienten zu verstehen, und beginnt bereits jetzt, gemeinsam mit ihm ein tragfähiges Erklärungsmodell zu entwickeln – kollaboratives Reasoning im besten Sinne.

Aus den vorgestellten Modellen lassen sich einige konkrete Handlungsempfehlungen ableiten: 

Hypothesen früh, aber vorläufig bilden. Bereits die ersten Minuten einer Untersuchung liefern relevante Cues (Elstein & Schwarz, 2002). Diese bewusst wahrzunehmen und in vorläufige Arbeitshypothesen zu übersetzen, ist kein methodischer Fehler, sondern Kern des Prozesses – solange diese Hypothesen als vorläufig und revidierbar verstanden werden (Jones, 1992). 

Den eigenen Denkmodus reflektieren. Da System 1 und System 2 unterschiedlich fehleranfällig für unterschiedliche Situationen sind (Croskerry, 2009a), lohnt sich bei untypischen, komplexen oder widersprüchlichen Fällen eine bewusste Verlangsamung: Ein kurzes „Was spricht eigentlich gegen meine erste Einschätzung?" kann helfen, vorschnelle Mustererkennung kritisch zu prüfen. 

Behandlung als Fortsetzung der Diagnostik verstehen. Wie Doody und McAteer (2002) zeigen, nutzen sowohl erfahrene als auch unerfahrene Therapeut:innen die Behandlung selbst als Mittel der Hypothesentestung. Die Reaktion eines Patienten auf eine erste Intervention ist damit keine bloße „Wirkungskontrolle", sondern integraler Bestandteil des CR-Prozesses. 

Über die Pathologie hinausdenken. Ein rein diagnostisches Reasoning wird der Komplexität physiotherapeutischer Praxis nicht gerecht (Edwards et al., 2004). Interaktives, narratives und kollaboratives Reasoning sollten von Beginn an mitgedacht werden – nicht als optionaler „Softskill", sondern als gleichwertiger Teil des klinischen Denkprozesses. 

Erfahrung gezielt aufbauen. Da Expertise wesentlich auf der Organisation von Wissen in Form von Illness Scripts beruht (Schmidt & Rikers, 2007), lohnt sich die bewusste Reflexion abgeschlossener Fälle – etwa durch kollegiale Fallbesprechungen – mehr als reine Wissensakkumulation aus Lehrbüchern. 

Der Clinical-Reasoning-Prozess in der Physiotherapie lässt sich als dynamisches Zusammenspiel zweier Denkmodi verstehen: einem schnellen, intuitiven, musterbasierten System und einem langsamen, analytischen, hypothesengeleiteten System (Croskerry, 2009a). Das klassische hypothetisch-deduktive Modell mit seinen vier Schritten – Informationssammlung, Hypothesenbildung, Dateninterpretation und Hypothesenbewertung – bildet dabei das analytische Grundgerüst (Elstein & Schwarz, 2002; Jones, 1992), während die Fähigkeit zur schnellen Mustererkennung mit wachsender klinischer Erfahrung und der Entwicklung sogenannter Illness Scripts zunimmt (Schmidt & Rikers, 2007). Entscheidend für die physiotherapeutische Praxis ist zudem, dass dieser Prozess nicht auf eine rein diagnostische Zuordnung reduziert werden darf, sondern als kollaboratives, biopsychosozial eingebettetes Geschehen zwischen Therapeut:in und Patient:in verstanden werden muss (Edwards et al., 2004; Jones et al., 2008). 

Im nächsten Artikel dieser Serie wird ein zentraler Baustein dieses Prozesses vertieft: die verschiedenen Hypothesenkategorien, mit denen Physiotherapeut:innen im Rahmen ihrer Untersuchung arbeiten – von der Quelle der Symptome über beitragende Faktoren bis hin zu Vorsichtsmaßnahmen und Prognose. 

Croskerry, P. (2009a). A universal model of diagnostic reasoning. Academic Medicine, 84(8), 1022–1028. https://doi.org/10.1097/ACM.0b013e3181ace703 

Croskerry, P. (2009b). Clinical cognition and diagnostic error: Applications of a dual process model of reasoning. Advances in Health Sciences Education, 14(Suppl. 1), 27–35. https://doi.org/10.1007/s10459-009-9182-2 

Doody, C., & McAteer, M. (2002). Clinical reasoning of expert and novice physiotherapists in an outpatient orthopaedic setting. Physiotherapy, 88(5), 258–268. https://doi.org/10.1016/S0031-9406(05)61417-4 

Edwards, I., Jones, M., Carr, J., Braunack-Mayer, A., & Jensen, G. M. (2004). Clinical reasoning strategies in physical therapy. Physical Therapy, 84(4), 312–330. https://doi.org/10.1093/ptj/84.4.312 

Elstein, A. S., & Schwarz, A. (2002). Clinical problem solving and diagnostic decision making: Selective review of the cognitive literature. BMJ, 324(7339), 729–732. https://doi.org/10.1136/bmj.324.7339.729 

Elstein, A. S., Shulman, L. S., & Sprafka, S. A. (1978). Medical problem solving: An analysis of clinical reasoning. Harvard University Press. 

Hasenbring, M., & Klasen, B. (2005). Psychologische und psychobiologische Modelle der Schmerzchronifizierung. psychoneuro, 31(2), 92–95. 

Higgs, J., & Jones, M. A. (2008). Clinical decision making and multiple problem spaces. In J. Higgs, M. A. Jones, S. Loftus, & N. Christensen (Hrsg.), Clinical reasoning in the health professions (3. Aufl., S. 3–18). Butterworth-Heinemann. 

Jones, M. A. (1992). Clinical reasoning in manual therapy. Physical Therapy, 72(12), 875–884. https://doi.org/10.1093/ptj/72.12.875 

Jones, M., Jensen, G., & Edwards, I. (2008). Clinical reasoning in physiotherapy. In J. Higgs, M. A. Jones, S. Loftus, & N. Christensen (Hrsg.), Clinical reasoning in the health professions (3. Aufl., S. 245–256). Butterworth-Heinemann. 

Norman, G. (2009). Dual processing and diagnostic errors. Advances in Health Sciences Education, 14(Suppl. 1), 37–49. https://doi.org/10.1007/s10459-009-9179-x 

Schmidt, H. G., & Rikers, R. M. J. P. (2007). How expertise develops in medicine: Knowledge encapsulation and illness script formation. Medical Education, 41(12), 1133–1139. https://doi.org/10.1111/j.1365-2923.2007.02915.x