„Ein Leben retten - 100 Pro Reanimation“
Notice bibliographique
Résumé
Liebe Leserin, lieber Leser, der Arzt als Lebensretter – ein gängiges Bild in Film und Fernsehen, wo man den Eindruck gewinnen kann, Mediziner seien täglich mit Wiederbelebungen beschäftigt. Zum Glück entspricht das nicht der Realität. Trotzdem ist eines richtig: Wenn jemand einen Herzstillstand erleidet, ist schnelles Handeln gefragt. Jede Sekunde bis zur Herzdruckmassage zählt. Aber nicht nur Fachleute können bei Herzinfarkt und Co. Leben retten: 100-mal pro Minute kräftig in der Mitte des Brustkorbs zu drücken ist eigentlich nicht so schwer. Dennoch zögern viele Menschen, im Ernstfall eine Reanimation zu versuchen: Sie sind unsicher, was genau zu tun ist, der Erste-Hilfe-Kurs zur Führerscheinprüfung ist lange her – und der Rettungsdienst wird ja gleich eintreffen. Die Deutsche Gesellschaft für Anästhesiologie und Intensivmedizin (DGAI) und der Berufsverband der Deutschen Anästhesisten (BDA) haben ermittelt: In weniger als 20 % der Fälle trauen sich die Anwesenden hierzulande einen Wiederbelebungsversuch zu. In Schweden sind es dagegen mehr als 60 % – vermutlich auch, weil es dort in den letzten Jahren gezielte Informationskampagnen zur Laienreanimation gab. Nun ziehen die Fachgesellschaften in Deutschland nach: Um die Angst vor dem Handeln im Notall zu nehmen, haben DGAI, BDA und andere die Kampagne „Ein Leben retten – 100 Pro Reanimation“ ins Leben gerufen. Mit Flyern und im Internet wird über die richtigen Schritte bei einem Notfall informiert – unter anderem in einem Youtube-Video mit dem Komiker und Fernsehmoderator Kaya Yanar. Vom 16.–22.09.2013 findet in diesem Rahmen außerdem die bundesweite „Woche der Wiederbelebung“ statt. Alle Infos finden Sie unter: http://www.einlebenretten.de Vielleicht haben auch Sie Gelegenheit, auf die Chancen der Reanimation durch Laien hinzuweisen? Patienten und Kollegen werden es Ihnen sicher danken. Es grüßen Sie 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 74069 Stuttgart E-Mail: legeartis@thieme.de
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,016 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».