Was tun, was lassen?
Bibliographic record
Abstract
Liebe Leserin, lieber Leser, es ist eine der wichtigsten Aufgaben des Arztes: Zu entscheiden, wann man eine bestimmte Behandlung vorschlägt, und wann es besser ist, auf sie zu verzichten und z. B. erst einmal abzuwarten. Diese Frage stellt sich nicht erst bei lebensbedrohlichen Erkrankungen, sondern schon bei der Behandlung „einfacher“ Infekte: Wird der Patient von einer Antibiotika-Gabe profitieren? Oder trägt man damit v. a. zur „Züchtung“ multiresistenter Bakterien bei? Welche Probleme solche Keime bereiten und wie man sie in Schach halten kann, lesen Sie ab Seite 86. Auch bei innovativen Krebstherapien, die große Erwartungen wecken, ist genaues Abwägen nötig: Welche Patienten kommen dafür infrage, welche würde man unnötig belasten? Ein Beispiel stellen wir auf Seite 98 vor: Die Peritonektomie mit intraperitonealer hyperthermer Chemotherapie bei Bauchfellkrebs. Sorgfältig ausgewählten Patienten kann dieser Eingriff viele Jahre Überleben ermöglichen, manche werden sogar geheilt – obwohl der Tumorbefall des Peritoneums vor einigen Jahren noch als terminales Stadium mit einer Prognose von wenigen Monaten galt. Aber auch, wer invasive Behandlungen unterlässt, ist ja nicht untätig: Als Arzt können Sie den Patienten zumindest begleiten und ihm die Situation erträglicher machen, auch indem Sie die Angehörigen einbeziehen. Eine gute Angehörigenarbeit geht ggf. sogar über den Tod des Patienten hinaus – etwa bis zu einem kleinen Abschiedsritual am Bett des Verstorbenen, wie es ein Geriater im Beitrag ab Seite 80 beschreibt. Dass weniger manchmal mehr sein kann, zeigt auch unser Schlüsselerlebnis (S. 126): Nachdem ein junges Ärztepaar lange vergeblich versucht hat, ein Kind zu bekommen, klappt es ausgerechnet in einem Moment, als die beiden gerade nicht damit rechnen. Die zahlreichen Untersuchungen und Diagnosen, die sie über sich ergehen lassen mussten, haben dazu wenig beigetragen. Wir wünschen Ihnen stets ein gutes Augenmaß, um sich zwischen Abwarten und Handeln richtig zu entscheiden! 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 70469 Stuttgart E-Mail: legeartis@thieme.de http://www.thieme.de/legeartis http://www.thieme-connect.de/ejournals
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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 | 0.005 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.049 |
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".