Bibliographic record
Abstract
Zusammenfassung Zuerst mussten sich die Chirurgen mit den Verletzungen der großen Venen befassen, vor allem mit den Kriegsverwundungen. Dafür standen letztendlich nur die Massenligatur und das Glüheisen zur Verfügung. Erstmals nahm 1813 der Pariser Chirurg Roux die Unterbindung der V. femoralis bei einem Patienten nach einer Verletzung im Duell vor. Der Eingriff führte zur Gangrän des Beins, und hieraus ergab sich die trügerische Schlussfolgerung, dass die isolierte Venenligatur nicht mit dem Leben vereinbar sei. Die Unterbindung der Arterie als Therapie der schweren venösen Blutung zog sich fast durch das ganze 19. Jahrhundert hindurch. Eine Rekonstruktion der Venenwand gelang erst in den 1890er Jahren. Verschiedene Operationsmethoden wurden zur Behandlung der septischen Krankheitsbilder in allen Körperregionen eingesetzt. Eine besondere Rolle spielten die Venenunterbindungen bei der Puerperalsepsis und bei septischen Verletzungswunden an den Extremitäten, aber auch bei eitrigen Krankheiten des Abdomens. Auch bei der im 20. Jahrhundert zunehmenden Venenthrombose spielte die operative Medizin eine wichtige Rolle. Während die Ansätze einer Prophylaxe der Thrombose und der Lungenembolie bis in das Jahr 1889 zurückreichen, wurden die ersten Thrombektomien erst in den 30er Jahren des 20. Jahrhunderts vorgenommen. Nach dem zweiten Weltkrieg endete der lange Entwicklungsprozess einer Chirurgie der großen Venen.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.073 | 0.026 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".