PJ-ler: Aufklärung in Sachen Aufklärungsgespräch
Bibliographic record
Abstract
Liebe Leserin, lieber Leser, die medizinische Rechtsprechung hat in den letzten Jahren fast immer strengere Normen an ärztliche Maßnahmen gelegt. Anfang dieses Jahres gab es allerdings eine bemerkenswerte Ausnahme: ein Urteil des Oberlandesgerichts Karlsruhe (29.01.2014, Az. 7 U 163/12). Eine Patientin hatte bei einer Herzkatheteruntersuchung eine Aortendissektion erlitten und verlangte Schmerzensgeld. Ein Punkt der Anklage bestand darin, dass das Aufklärungsgespräch kein Arzt, sondern eine PJ-lerin geführt hatte. Dies sei unzulässig. Das Gericht wies die Klage ab mit der Begründung: Die Medizinstudentin besaß bereits Kenntnisse über Herzkatheteruntersuchungen, hatte vorher an Aufklärungsgesprächen teilgenommen und – in Anwesenheit eines Arztes – selbst Patienten aufgeklärt. Die Einwilligung der Patientin nach dem Gespräch sei daher wirksam. Das vorliegende Urteil sollte uns sicher nicht dazu ermutigen, alle Ambulanzen nur noch mit PJ-lern zu besetzen. Gerade in Fachgebieten wie z. B. der Anästhesiologie ist das Prämedikationsgespräch ein zentraler Punkt zum Aufbau einer Arzt-Patienten-Beziehung und dient gleichzeitig dem Abbau von Sorgen und Ängsten der Patienten. Selbstverständlich sollten PJ-Studenten im Rahmen ihrer Ausbildung gerade an solche Gespräche herangeführt und geschult werden. Dies muss allerdings unter Anleitung und Aufsicht erfahrener Kollegen erfolgen. Die bisherige Rechtsprechung verlangte vom Aufklärenden stets Facharztniveau im Hinblick auf den durchzuführenden Eingriff . Dies bedeutet nach strenger Auslegung sowohl die theoretische als auch die praktische Kenntnis. Sicherlich ist es begrüßenswert, dass es hier eine etwas liberalere Rechtsprechung gibt. Allerdings sollte dies auf keinen Fall dazu verleiten, Studierende in ein Übernahmeverschulden zu bringen. Das inzwischen rechtskräftige Urteil bezieht sich auf einen Vorfall vor Inkrafttreten des neuen Patientenrechtegesetzes und kann damit auch nicht auf unsere heutige Situation übertragen werden. Unser Ziel muss es auch nach diesem Urteil sein, den Medizinstudenten die bestmögliche Ausbildung und den Patienten die bestmögliche Behandlung zukommen zu lassen. Auch wenn Personalmangel und Stress im Krankenhaus noch so drängen – das Urteil als Rechtfertigung für das reine Delegieren aus Zeitgründen zu verstehen, wäre gefährlich. 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. Julia Rojahn Georg Thieme Verlag KG Rüdigerstraße 14 70469 Stuttgart E-Mail: legeartis@thieme.de http://www.thieme.de/legeartis http://www.thieme-connect.de/products
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 | 0.008 | 0.048 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.012 |
| Research integrity | 0.005 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.190 | 0.092 |
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".