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Record W2312348958 · doi:10.1055/s-0030-1257032

10 Jahre Kompetenznetzwerk zur Sepsis – SepNet

2011· article· de· W2312348958 on OpenAlexaboutno aff
Konrad Reinhart

Bibliographic record

VenueIntensivmedizin up2date · 2011
Typearticle
Languagede
FieldMedicine
TopicSepsis Diagnosis and Treatment
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMedicineGynecology

Abstract

fetched live from OpenAlex

All articles of this category Konrad Reinhart Im internationalen Vergleich nimmt die klinische Forschung in Deutschland keinen der Größe und wirtschaftlichen Stärke unseres Landes entsprechenden Rang ein. Mit der Förderung sogenannter Kompetenznetzwerke in der Medizin hat das Bundesministerium für Bildung und Forschung ein Programm aufgelegt, um diese Situation zu verbessern. Gefördert wurde die Verknüpfung von klinischer und translationaler Forschung zu bestimmten Krankheitsbildern mit großer medizinischer bzw. gesundheitsökonomischer Bedeutung. Obwohl zu wenig bekannt, gehört die Sepsis zu diesen Krankheitsbildern. Deshalb hat sich im Jahr 2000 ein Konsortium aus Anästhesisten, Internisten, Chirurgen, Mikrobiologen und Immunologen um eine Förderung beworben. Mit der geförderten Struktur, die aus einem SepNet-Koordinationsbüro und einer Biobank in Jena, einem Zentrum für Biometrie und Telematik in Leipzig und zunächst 17 regionalen Studienzentren bestand, gelang es eine Reihe wichtiger Studien zur Epidemiologie und Therapie der Sepsis durchzuführen, für die es galt, externe Drittmittel einzuwerben. Die sogenannten SepNet-Prävalenzstudie zeigte auf, dass in Deutschland jährlich mit circa 79 000 neuen Fällen von Sepsis und 75 000 Fällen von schwerer Sepsis zu rechnen ist. Dies bedeutet, circa 60 000 Todesfälle in Folge von Sepsis und somit ein Vielfaches mehr als das in den Statistiken des statistischen Bundesamtes ausgewiesen ist. Mittels dieser Daten konnten wir auch zeigen, dass alleine die Behandlung der Sepis auf der Intensivstation mit 1,7 Milliarden ein Drittel des Budgets aufbraucht, das in Deutschland für Intensivmedizin verausgabt wird. Die Ergebnisse dieser Studie wurden freundlicherweise in der Laienpresse – „Der Spiegel“, „Die Zeit“, ZDF, etc. aufgenommen und haben so das Problem Sepsis erstmals einer breiteren Öffentlichkeit bekannt gemacht. Ein weiteres Ergebnis aus dieser Studie war die Erkenntnis, dass zwischen den Empfehlungen aus Leitlinien und deren tatsächlicher Umsetzung in die klinische Praxis eine große Kluft besteht, die es gilt mit modernen Methoden der Implementierung von Behandlungsempfehlungen zu überwinden. Mit der 2008 im New England Journal of Medicine veröffentlichten VISEP-Studie fanden wir Hinweise darauf, dass damals etablierte Therapieprinzipien, wie die strikte Blutzuckerkontrolle bei Sepsis oder der Einsatz von hyperonkotischer HES-Lösung, mit unerwünschten Nebenwirkungen assoziiert ist. Eine weitere Multi-Center-Studie, die zum ersten Mal die Frage untersucht, ob bei schwerer Sepsis eine Kombinationstherapie zweier Antibiotika einer Monotherapie überlegen ist, wurde abgeschlossen und wird in Kürze zur Publikation eingereicht. In einer weiteren aus dem BMBF/ DFG Förderprogramm für klinische Studien mit 2 Mio. Euro unterstützten Studie wird der Frage nachgegangen, ob bei Patienten mit schwerer Sepsis das Fortschreiten in den septischen Schock mit Hilfe von Hydrokortison verhindert werden kann (HYPESS-Studie). Die SIS-PCT-Studie untersucht die Effektivität hochdosierten Seleniums und die Nützlichkeit der Bestimmung von Procalcitonin zur Reduzierung der Sterblichkeit bzw. Verkürzung der Antibiotikatherapie. Die SepNet-Studiengruppe ist inzwischen auf nahezu 50 aktive Studienzentren angewachsen und umfasst operative, internistische und interdisziplinäre Intensivstationen. SepNet, dessen Förderung durch das BMBF nach nunmehr 10 Jahren ausläuft, hat sich als unabhängige Studiengruppe neu konstituiert und wird in Zukunft unter dem Dach der neu gegründeten Deutschen Sepsisstiftung weiter geführt. Die Mitgliedschaft steht allen Kolleginnen und Kollegen, die die Sepsis und intensivmedizinische Forschung unterstützen möchten, offen. SepNet ist Teil des Internationalen Forums unabhängiger intensivmedizinischer Studiengruppen InFact, zu dem unter anderem die Canadian Clinical Critical Care Trials Group (CCCTG), die australisch/ neuseeländische Studiengruppe ANZICS sowie das US-amerikanische ARDSNET gehören. Unterstützen Sie die Projekte von SepNet, werden Sie Mitglied der SepNet-Studiengruppe. Prof. Dr. Konrad Reinhart, Sprecher SepNet

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.063
Threshold uncertainty score0.212

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.011
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0080.006
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0050.003
Open science0.0010.002
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0630.024

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 head0.144
GPT teacher head0.321
Teacher spread0.177 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2011
Admission routes1
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