„Ein Leben retten - 100 Pro Reanimation“
Bibliographic record
Abstract
Liebe Leserin, lieber Leser, der Arzt als Lebensretter – ein gängiges Bild in Film und Fernsehen, wo man den Eindruck gewinnen kann, Mediziner seien täglich mit Wiederbelebungen beschäftigt. Zum Glück entspricht das nicht der Realität. Trotzdem ist eines richtig: Wenn jemand einen Herzstillstand erleidet, ist schnelles Handeln gefragt. Jede Sekunde bis zur Herzdruckmassage zählt. Aber nicht nur Fachleute können bei Herzinfarkt und Co. Leben retten: 100-mal pro Minute kräftig in der Mitte des Brustkorbs zu drücken ist eigentlich nicht so schwer. Dennoch zögern viele Menschen, im Ernstfall eine Reanimation zu versuchen: Sie sind unsicher, was genau zu tun ist, der Erste-Hilfe-Kurs zur Führerscheinprüfung ist lange her – und der Rettungsdienst wird ja gleich eintreffen. Die Deutsche Gesellschaft für Anästhesiologie und Intensivmedizin (DGAI) und der Berufsverband der Deutschen Anästhesisten (BDA) haben ermittelt: In weniger als 20 % der Fälle trauen sich die Anwesenden hierzulande einen Wiederbelebungsversuch zu. In Schweden sind es dagegen mehr als 60 % – vermutlich auch, weil es dort in den letzten Jahren gezielte Informationskampagnen zur Laienreanimation gab. Nun ziehen die Fachgesellschaften in Deutschland nach: Um die Angst vor dem Handeln im Notall zu nehmen, haben DGAI, BDA und andere die Kampagne „Ein Leben retten – 100 Pro Reanimation“ ins Leben gerufen. Mit Flyern und im Internet wird über die richtigen Schritte bei einem Notfall informiert – unter anderem in einem Youtube-Video mit dem Komiker und Fernsehmoderator Kaya Yanar. Vom 16.–22.09.2013 findet in diesem Rahmen außerdem die bundesweite „Woche der Wiederbelebung“ statt. Alle Infos finden Sie unter: http://www.einlebenretten.de Vielleicht haben auch Sie Gelegenheit, auf die Chancen der Reanimation durch Laien hinzuweisen? Patienten und Kollegen werden es Ihnen sicher danken. Es grüßen Sie 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 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) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.016 |
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".