Masterarbeit, 2017
48 Seiten, Note: 1,3
Diese Arbeit befasst sich mit der Analyse der Arzt-Patienten-Beziehung aus der Perspektive spieltheoretischer Modelle. Die Hauptziele dieser Arbeit sind:
Die wichtigsten Themen dieser Arbeit sind:
Kapitel 2 liefert einen Überblick über die Principal-Agent-Theorie und die Spieltheorie als Analysemodelle für die Arzt-Patienten-Beziehung. Die Principal-Agent-Theorie betrachtet die Arzt-Patienten-Beziehung als ein Verhältnis zwischen einem Auftraggeber (Principal) und einem Auftragnehmer (Agent). Die Spieltheorie hingegen analysiert die Interaktionen zwischen zwei oder mehr Akteuren, die jeweils eigene Interessen verfolgen.
Kapitel 3 konzentriert sich auf das Gefangendilemma als ein klassisches spieltheoretisches Modell und dessen Anwendung auf die Arzt-Patienten-Beziehung. Das Gefangenendilemma beschreibt die Situation, in der zwei Akteure, die jeweils eigene Interessen verfolgen, besser kooperieren könnten, aber aufgrund von Unsicherheit und Misstrauen dazu tendieren, gegenseitig auszunutzen.
Kapitel 4 befasst sich mit den Grenzen der spieltheoretischen Modelle in der Analyse der Arzt-Patienten-Beziehung. Hier wird argumentiert, dass spieltheoretische Modelle zwar wichtige Einblicke in die Dynamiken der Arzt-Patienten-Beziehung liefern können, aber nicht alle Aspekte dieser Beziehung erfassen können.
Kapitel 5 beschreibt eine empirische Simulation eines Gefangendilemmas, um die Entscheidungsprozesse von Arzt und Patient in einer realistischen Situation zu untersuchen. Die Ergebnisse der Simulation liefern wichtige Erkenntnisse über den Einfluss von verschiedenen Faktoren wie Vertrauen und Krankheitswahrscheinlichkeit auf die strategischen Entscheidungen der Akteure.
Kapitel 6 und 7 befassen sich mit der Entwicklung von Vertrauen und Reputation in der Arzt-Patienten-Beziehung.
Die wichtigsten Schlüsselwörter dieser Arbeit sind: Arzt-Patienten-Beziehung, Spieltheorie, Gefangendilemma, Principal-Agent-Theorie, Vertrauen, Reputation, Krankheitswahrscheinlichkeit, Entscheidungstheorie, empirische Simulation, Gesundheitswesen.
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