Vom richtigen Gewicht
Bibliographic record
Abstract
Liebe Leserin, lieber Leser, wir wissen ja nicht, wie es mit Ihren Vorsätzen für das neue Jahr aussieht, aber wenn man einer Umfrage im Auftrag der DAK-Gesundheit glaubt, wollen die meisten u. a. etwas für ihre Gesundheit tun. 52 % der Befragten wollen sich mehr bewegen, 47 % wollen sich gesünder ernähren und immerhin noch 31 % wollen abnehmen. Same procedure as last year? Same procedure as every year! Denn so ungefähr fallen die Werte seit Jahren bei dieser Art von Umfragen aus. Aus medizinischer Sicht sind solche Vorsätze zu begrüßen. Leider verwirklichen aber nur die wenigsten ihre Ziele. Im wahrsten Sinne des Wortes „schwer“ haben es dabei stark übergewichtige Personen – für sie kann schon eine niedrige Bewegungsintensität wie Treppensteigen eine große Belastung sein. Entsprechend hoch ist die Hemmschwelle, es überhaupt zu versuchen. Nur mit einer kalorienreduzierten Diät allein wird das Abnehmen allerdings zu einer frustrierenden Angelegenheit. Ohne professionelle Hilfe und Unterstützung kommt man hier nicht weiter. Und sie ist dringend nötig: Bereits jetzt bringt mehr als die Hälfte der Bevölkerung zu viele Kilos auf die Waage, auch unter Kindern ist Übergewicht inzwischen verbreitet. Tendenz steigend. Was Sie als Arzt über die verschiedenen Therapieoptionen bei Adipositas wissen sollten, erfahren Sie in unserem Titelthema ab S. 18. Darin stellen unsere Autoren Ihnen die Grundkonzepte der konservativen Behandlung vor, schenken aber auch der operativen Therapie große Beachtung. Denn sie bietet bei massiver Fettsucht derzeit die beste Chance, das Körpergewicht dauerhaft zu reduzieren. Interessant sind übrigens auch die Ergebnisse zweier Studien des Heidelberger Max-Weber-Instituts: Die dortigen Sozialwissenschaftler fanden heraus, dass Männer und Frauen viel weniger Sport treiben, sobald sie ihr Single-Dasein aufgeben und in einer festen Partnerschaft leben. Eheleute seien am stärksten betroffen – ihr Body-Mass-Index liege auch höher als der von Partnern, die nicht zusammen wohnen. Allerdings hoffen wir, dass Sie daraus nicht vorschnell neue „Therapiemöglichkeiten“ ableiten. 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. Daniela Erhard Georg Thieme Verlag KG Rüdigerstraße 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 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 | 0.002 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.012 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.475 | 0.433 |
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".