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Record W2053259521 · doi:10.1055/s-0033-1334109

Krankheit: natürlich oder unnatürlich?

2013· article· de· W2053259521 on OpenAlexaboutno aff
Daniela Erhard, Peter R. Galle, Götz Geldner, Alfred Königsrainer, Frank-Gerald Pajonk, Julia Rojahn

Bibliographic record

VenueLege artis - Das Magazin zur ärztlichen Weiterbildung · 2013
Typearticle
Languagede
FieldMedicine
TopicBiomedical and Chemical Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Liebe Leserin, lieber Leser, zur aktuellen Erkältungs- und Grippezeit haben sie wieder Hochkonjunktur: Die „natürlichen“ Hausmittel und Pflanzenextrakte, Propolis oder Silber als „natürliche Antibiotika“. Passend dazu: Unter dem Label Lieber Natürlich will eine Initiative mit Sitz im schwäbischen Dettenhausen Produkte aus natürlichen Inhaltsstoffen mit einem neuen Logo kennzeichnen. Infrage kommen u. a. homöopathische und anthroposophische Arzneimittel, Schüßler-Salze und Naturkosmetika. Die Vorstellung von der „heilenden“ Natur – auch im Gegensatz zur Schulmedizin – scheint tief im gesellschaftlichen Bewusstsein verankert. Irgendwann in der Antike muss sie sich dort eingenistet haben. Nachlesen kann man das in einem medizinhistorischen Übersichtsartikel von Prof. Daniel Schäfer in der Deutschen Medizinischen Wochenschrift (2012; 137: 2677–2682). Schon Galen (und er berief sich auf Hippokrates) vertrat die Sichtweise: Die Natur ist vollkommen, normal und gesund, Krankheit dagegen widernatürlich. Entsprechend heilt die Natur Krankheiten und ist Vorbild für ärztliches Handeln. Der Arzt als „Diener“, nicht „Lehrer“ der Natur: Selbstverständlich rief diese Perspektive früh Kritiker auf den Plan, denen sich im 16. Jh. auch Paracelsus anschloss. Ihre These lautete: Die Natur schließt Krankheit mit ein, ist evtl. sogar selbst krank. Der Arzt muss daher die natürliche Heilkraft unterstützen bzw. die Natur ist auf seine Hilfe angewiesen. Etwa seit dem 17. Jahrhundert wurde die Natur damit vom vollkommenen Subjekt zum krankheitsanfälligen Objekt, das es zu erforschen und verbessern galt. Die Medizin profitiert von beiden Traditionen, und in dieser Ausgabe der Lege artis werden Ihnen auch beide begegnen. So hilft bei manchen Lebererkrankungen die vielleicht natürlichste Medizin überhaupt: gesunde Ernährung. In anderen Fällen kommt man um eine moderne antivirale Therapie nicht herum. Und dann stoßen Sie in den Artikeln unseres Titelthemas (ab S. 16) sogar auf eine vermeintlich antike Methode: den Aderlass. Bei einer seltenen Lebererkankung wendet man ihn – auch in der Schulmedizin – heute noch an. Mit herzlichen Grüßen 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 T. Hemmerling, Montreal D. F. Hollo, Celle J. Riemann, Ludwigshafen Schlichtungsstelle für Arzthaftpflichtfragen der norddeutschen Ärztekammern, Hannover Redaktion Dr. Daniela Erhard Georg Thieme Verlag KGRüdigerstraße 14 • 74069 Stuttgart E-Mail: legeartis@thieme.de

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.295
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0300.086

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.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.305
Teacher spread0.289 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2013
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