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Record W2319612771 · doi:10.1055/s-0032-1322577

Von der Theorie zur Praxis

2012· article· de· W2319612771 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 · 2012
Typearticle
Languagede
FieldHealth Professions
TopicHealth and Medical Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Liebe Leserin, lieber Leser, schon Seneca kritisierte: Nicht für das Leben, sondern für die Schule lernen wir. Dabei sollte es doch anders herum sein. Reform- und Modellstudiengänge wie „HannibaL“ an der Medizinischen Hochschule Hannover versuchen, genau das umzusetzen: Dort ist die Praxis von Anfang an genauso wichtig wie die Theorie. Die Regel ist das jedoch noch nicht. An vielen Universitäten zählen einzelne Stichworte in der Prüfung immer noch mehr als ganze Antwortsätze. Wer Dinge richtig beschreibt, aber den Fachbegriff nicht nennt, kassiert Punktabzüge. Und ganze Generationen von Ärzten haben sich durch die Fragen und Antworten des IMPP gekreuzt, um später festzustellen: In der Realität sind die Fälle oft weniger eindeutig – und der Patient hat andere Bedürfnisse als die fachterminologisch einwandfrei formulierte Diagnose. Auch der kürzlich erschienene Medizinerreport 2012 bestätigt: Bislang bereiten Universitäten ihre Medizinstudenten nur bedingt auf ihren späteren Beruf vor. In 6 Jahren Regelstudienzeit lernt man offensichtlich viel fürs Examen – aber nicht genug für die Praxis. Über die Hälfte der Ärzte des Abschlussjahrgangs 2009 bescheinigt sich 1 Jahr nach dem Examen Kompetenzdifizite. Absolventen anderer Studiengänge fühlen sich da besser ausgebildet. Nachholbedarf sehen die Ärzte vor allem in den Bereichen Fachwissen und dessen Anwendung auf neue Probleme, Verantwortung übernehmen, Zeitmanagement und Organisationsfähigkeit. Das klingt zunächst einmal frustrierend, ist aber kein Grund, an sich zu zweifeln. Denn die meisten dieser Lücken schließen sich innerhalb von 5 Jahren nach dem Ende des Studiums: So bezifferten von den Absolventen des Jahrgangs 2001 nur noch 14 von ursprünglich 43 % ihre Fachwissendefizite als groß – auch wenn die Mehrheit weiterhin Nachholbedarf verspürte. In den übrigen Bereichen fühlten sich die Ärzte nun aber überwiegend adäquat oder besser für Ihre Tätigkeit vorbereitet. Die Weiterbildung übernimmt hier also eine wichtige Aufgabe – und bringt Ihnen mehr als nur einen Facharzttitel: Erfahrung und mehr Souveränität. Deshalb teilen unsere Autoren auch in diesem Heft wieder ihre Erfahrungen mit Ihnen und geben Ihnen zahlreiche Tipps für den Klinikalltag. Probieren Sie sie doch gleich mal aus! Mit herzlichen Grüßen Ihre Herausgeber und Ihre Redaktion Herausgeber P. Galle, Mainz G. Geldner, Ludwigsburg A. Königsrainer, Tübingen F.-G. B. Pajonk, Göttingen 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 Arzthaftpfl icht-fragen der norddeutschen Ärzte-kammern, Hannover Redaktion Dr. Daniela Erhard Georg Thieme Verlag KG Rüdigerstraße 14 xxx 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 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)0.010
metaresearch head score (Gemma)0.024
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: none
GenreCandidate signal: Commentary · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.026
Threshold uncertainty score0.088

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.024
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0040.003
Science and technology studies0.0040.033
Scholarly communication0.0120.018
Open science0.0020.007
Research integrity0.0050.009
Insufficient payload (model declined to judge)0.0260.006

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 head0.044
GPT teacher head0.408
Teacher spread0.364 · 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
GenreCommentary

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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Published2012
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