Professionelle Sicht, Patientenpräferenzen und evidenzbasierte Medizin: geht das jemals zusammen?
Bibliographic record
Abstract
Einer weit verbreiteten Auffassung zufolge stehen sich in der Medizin zwei Paradigmen weithin unversohnlich gegenuber (Bensing 2000): die Welt der evidenzbasierten Medizin (positivistisch, biomedizinisch orientiert) und die Welt der patientenzentrierten Medizin (humanistisch, biopsychosozial orientiert). Diese Sicht mag als Provokation nutzlich sein, sie spart allerdings einige wesentliche Befunde der Forschung aus. Bensing selber pladiert auch fur die Uberwindung dieses Antagonismus und sieht die Schlusselrolle in den Ergebnissen der Kommunikationsforschung. Dies ist nachhaltig zu unterstutzen, und folgende Forschungssplitter seien zunachst genannt (samtlich nach Dalhousie Medical School 2004): • Nur ein Viertel der Patienten konnte ihr Eingangsstatement im Gesprach mit dem Arzt ungestort beenden. • Die erste Unterbrechung durch den Arzt findet nach 18 bis 23 Sekunden statt. • Patientenzentrierte Konsultationen waren lediglich eine Minute langer als arztzentrierte Konsultationen. • Die Therapietreue steigt durch explizites Erfragen von Patientenwissen, -uberzeugungen, -sorgen und -haltungen. • Arztinnen weisen grosere Bereitschaft zur Einbeziehung psychosozialer Fragen auf als Arzte.
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 | 0.054 | 0.049 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.049 |
| Scholarly communication | 0.027 | 0.037 |
| Open science | 0.002 | 0.019 |
| Research integrity | 0.014 | 0.023 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.005 |
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".