Bibliographic record
Abstract
Grippewelle? Ach hör mir damit auf! So oder so ähnlich reagieren viele auf das Thema Grippeimpfung. Nach der teilweise schon hysterisch anmutenden Berichterstattung im Vorfeld der letztjährigen Grippesaison waren viele regelrecht „enttäuscht“ vom relativ milden Verlauf der Grippesaison im vergangenen Jahr. Doch wir hatten einfach nur Glück, so Prof. Klaus Cichutek, Präsident des Paul-Ehrlich Instituts (PEI). Wie schwer die Influenzawelle diese Saison werde, könne man nicht vorhersagen. Das PEI und das Robert Koch-Institut warnen daher davor, die Grippeviren zu unterschätzen. Auch wenn das Horrorszenario letztes Jahr ausgeblieben sei, wäre es falsch, die Influenza als ungefährlich einzuschätzen. Wie eine Studiengruppe der amerikanischen Transplantationsgesellschaft um Prof. Deepali Kumar, Alberta (USA), herausfand, war eine Infektion mit dem H1N1-Virus etwa für Menschen mit Organtransplantaten mit einem erhöhten Risiko für schwere Krankheitsverläufe und einem erhöhten Mortalitätsrisiko verbunden (Lancet Infect Dis 2010; 10: 521–526). Der aktuelle Impfstoff schützt gegen 3 Virusstämme und zudem gegen das sogenannte „Schweinegrippe“-Virus. Eine separate Impfung wie in der vergangenen Saison ist daher nicht mehr notwendig. Die Gesundheitsbehörden empfehlen die Impfung medizinischem Personal, älteren Personen (> 60 Jahre) und chronisch Kranken. Dies gelte auch für Menschen, die bereits gegen die Influenza A/H1N1 (Schweinegrippe genannt) geimpft sind. Die mediale Hysterie im letzten Winter war übertrieben, keine Frage. Doch machen wir jetzt nicht den Fehler, das Risiko zu unterschätzen und informieren wir die Risikogrupe, wie etwa die chronisch Nierenkranken und die Transplantierten. Und gehen Sie mit gutem Beispiel voran: Mit einer Impfquote von 20 % bei der saisonalen Influenza ist die Impffreudigkeit beim medizinischen Personal im Krankenhaus übrigens geringer als bei älteren Personen und chronisch Kranken.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.026 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".