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Enregistrement W2328188665 · doi:10.1055/s-0034-1373811

Was tun, was lassen?

2014· article· de· W2328188665 sur OpenAlexaboutno aff
Daniela Erhard, Peter R. Galle, Götz Geldner, Alfred Königsrainer, Frank-Gerald Pajonk, Julia Rojahn

Notice bibliographique

RevueLege artis - Das Magazin zur ärztlichen Weiterbildung · 2014
Typearticle
Languede
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Medical Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGynecologyPhilosophyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Liebe Leserin, lieber Leser, es ist eine der wichtigsten Aufgaben des Arztes: Zu entscheiden, wann man eine bestimmte Behandlung vorschlägt, und wann es besser ist, auf sie zu verzichten und z. B. erst einmal abzuwarten. Diese Frage stellt sich nicht erst bei lebensbedrohlichen Erkrankungen, sondern schon bei der Behandlung „einfacher“ Infekte: Wird der Patient von einer Antibiotika-Gabe profitieren? Oder trägt man damit v. a. zur „Züchtung“ multiresistenter Bakterien bei? Welche Probleme solche Keime bereiten und wie man sie in Schach halten kann, lesen Sie ab Seite 86. Auch bei innovativen Krebstherapien, die große Erwartungen wecken, ist genaues Abwägen nötig: Welche Patienten kommen dafür infrage, welche würde man unnötig belasten? Ein Beispiel stellen wir auf Seite 98 vor: Die Peritonektomie mit intraperitonealer hyperthermer Chemotherapie bei Bauchfellkrebs. Sorgfältig ausgewählten Patienten kann dieser Eingriff viele Jahre Überleben ermöglichen, manche werden sogar geheilt – obwohl der Tumorbefall des Peritoneums vor einigen Jahren noch als terminales Stadium mit einer Prognose von wenigen Monaten galt. Aber auch, wer invasive Behandlungen unterlässt, ist ja nicht untätig: Als Arzt können Sie den Patienten zumindest begleiten und ihm die Situation erträglicher machen, auch indem Sie die Angehörigen einbeziehen. Eine gute Angehörigenarbeit geht ggf. sogar über den Tod des Patienten hinaus – etwa bis zu einem kleinen Abschiedsritual am Bett des Verstorbenen, wie es ein Geriater im Beitrag ab Seite 80 beschreibt. Dass weniger manchmal mehr sein kann, zeigt auch unser Schlüsselerlebnis (S. 126): Nachdem ein junges Ärztepaar lange vergeblich versucht hat, ein Kind zu bekommen, klappt es ausgerechnet in einem Moment, als die beiden gerade nicht damit rechnen. Die zahlreichen Untersuchungen und Diagnosen, die sie über sich ergehen lassen mussten, haben dazu wenig beigetragen. Wir wünschen Ihnen stets ein gutes Augenmaß, um sich zwischen Abwarten und Handeln richtig zu entscheiden! Ihre Herausgeber und Ihre Redaktion Herausgeber P. Galle, Mainz G. Geldner, Ludwigsburg A. Königsrainer, Tübingen F.-G. B. Pajonk, Schäftlarn Experten-Panel P. Berlit, Essen S. Bleich, Hannover J. Bossenmayer, Stuttgart H.-P. Bruch, Lübeck M. Christ, Nürnberg B. Debong, Karlsruhe J. Glatzle, Tübingen T. Hemmerling, Montreal D. F. Hollo, Celle J. Riemann, Ludwigshafen Schlichtungsstelle für Arzthaftpflichtfragen der norddeutschen Ärztekammern, Hannover Redaktion Dr. Daniela Erhard Georg Thieme Verlag KG Rüdigerstraße 14 70469 Stuttgart E-Mail: legeartis@thieme.de http://www.thieme.de/legeartis http://www.thieme-connect.de/ejournals

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Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,443
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,049

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,348 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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