Einfach mal auf die Schuhe schauen!
Bibliographic record
Abstract
Liebe Leserin, lieber Leser, Wer kennt das nicht: die Aufregung am 1. Tag im neuen Job oder auf einer neuen Station. Möglichst alles will man mit den neuen Kollegen richtig machen – schließlich ist der erste Eindruck der wichtigste. Das fängt schon mit der kleinen Höflichkeitsgeste an, sich bei allen Teammitgliedern vorzustellen. Doch was, wenn man im OP steht und jeder gleich aussieht? Dann geht das Raten los: Verbirgt sich hinter dieser grünen Maske vielleicht die Krankenschwester, mit der man bereits Smalltalk gemacht hat? Oder ist es doch die Oberärztin, der man noch nie begegnet ist? Dr. Moritz Vogt, Assistenzarzt in der Chirurgie, gibt den Tipp: Einfach mal auf die Schuhe schauen! Mit etwas Glück steht ein Name darauf und man erkennt die Person wieder. Auch wenn zu Beginn alles rund gelaufen ist – Konflikte mit den Kollegen können im Arbeitsalltag immer wieder vorkommen. Auf S. 288 erfahren Sie, wie man damit umgeht und Eskalationen vermeidet. Denn soviel ist klar: Wenn es im Team seltener kracht, ist auch die Stimmung besser – und man kann sich voll und ganz auf die Versorgung der Patienten konzentrieren. Besonders im Rettungsdienst muss das Team funktionieren. Der Notarzt wird dabei auch mit Ausnahmesituationen konfrontiert: Wenn er die Atemwege eines Patienten nicht anders sichern kann, muss er im Ausnahmefall auch zu einer invasiven Technik wie dem Luftröhrenschnitt greifen. Weil das selten vorkommt, fehlt es jedoch meist an Übung. In der Rubrik „Schritt für Schritt“ erklären unsere Autoren, wie man bei der sog. Koniotomie vorgeht. Im Titelthema erklären zwei Gefäßchirurgen die Behandlung von Aortenaneurysmen mit Endovaskularprothesen – einer Technik, die in den letzten 3 Jahrzehnten vermehrt zum Einsatz kommt. Ein Beispiel stellen wir auf S. 306 genauer vor: die Behandlung einer komplizierten Dissektion mit einer thorakalen Stentprothese. Wir wünschen Ihnen viel Spaß beim Lesen! 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. Julia Rojahn Georg Thieme Verlag KG Rüdigerstraße 14 70469 Stuttgart E-Mail: legeartis@thieme.de http://www.thieme.de/legeartis http://www.thieme-connect.de/products
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 | 0.003 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.007 | 0.015 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.225 | 0.195 |
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".