Bibliographic record
Abstract
Diabetes mellitus Typ 2 (T2DM) wird immer mehr zur Volkskrankheit Nummer 1 in Deutschland. Berücksichtigt man neben den behandelten Fällen die vermutete Dunkelziffer, so dürften bereits jetzt ca. 14 % der Bevölkerung in Deutschland, insgesamt ungefähr 13,5 Millionen Menschen, an Diabetes leiden, so die Bestandsaufnahme der Deutschen Diabetes–Union im Deutschen Gesundheitsbericht Diabetes 2008. Politiker und Experten sind sich angesichts dieser Daten einig, dass eine Trendwende erreicht werden muss. Es besteht dringender Handlungsbedarf, sowohl im Bereich der Behandlung und Prävention als auch der Forschung. So initiierte beispielsweise das Bundesministerium für Bildung und Forschung den Aufbau krankheitsbezogener national angelegter Kompetenznetzwerke zu den Themen Diabetes mellitus und Adipositas. Durch die Vernetzung herausragender Akteure soll die Effizienz und Interdisziplinarität der klinischen Forschung gefördert werden. Einrichtungen der Forschung und Versorgung sollen unter Beteiligung von Partnern aus der Wirtschaft ihre Kompetenz und Infrastruktur in die Netze einbringen mit dem Ziel, exzellente Forschungsansätze zusammenzuführen. Einige der Highlights, die für die klinische Praxis Chancen bieten, aber auch kontrovers diskutiert werden, wollen wir Ihnen in diesem Heft vorstellen. Das Erkrankungsrisiko für Kinder von Typ–2–Diabetikern liegt zwischen 25 und 50 %. Genetische Veränderungen, die Einfluss auf die Insulinsekretion oder die Betazellmasse haben, sind für Diabetes pathogenetisch bedeutsam. Durch Identifikation dieser genetischen Risikogruppe könnten Risikopersonen vor Beginn der Erkrankung erkannt werden und Therapie– und Präventionskonzepte angepasst werden. Ein Artikel versucht die Kontroverse zwischen den Chancen, die die genetische Diagnostik in Zukunft bieten könnte und den Diskussionen ob ihres Einsatzes in der klinischen Praxis zu thematisieren. Infolge der verbesserten Ergebnisse humaner Inseltransplantation durch die Einführung des Edmonton–Protokolls haben in den vergangenen Jahren zahlreiche Zentren ein Inseltransplantationsprogramm etabliert, und bis 2007 wurden weltweit etwa 600 Typ–1–Diabetiker behandelt. Mit diesem Thema und den Chancen der Inselzelltransplantation beschäftigt sich ein Artikel. Für die Praxis bedeutsam ist, dass trotz großer Fortschritte in der Therapie, immer noch bei einem großen Teil der Typ–2–Diabetiker der Blutzucker nur unzureichend eingestellt ist. Über neue Therapieoptionen, zu denen Inkretinmimetika, GLP–1–Analoga und DPP–4–Hemmer zählen, informiert Sie ein Artikel. Auch Diabetiker reisen gerne. Welche Besonderheiten Sie bei Impfungen und Infektionsprophylaxe bei diesen Patienten berücksichtigen müssen, wird in einem Artikel dargelegt.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
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 | 0.012 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.022 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.016 |
| Research integrity | 0.006 | 0.012 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.036 | 0.012 |
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".