Telemedizin in der akuten Schlaganfallversorgung
Bibliographic record
Abstract
Corrected by: Telemedizin in der akuten Schlaganfallforschung - eine Standortbestimmung Dtsch Med Wochenschr 2007; 132(11): 543-543 DOI: 10.1055/s-2007-970384 Zusammenfassung Telemedizin hat in der akuten Schlaganfallversorgung eine rasche Verbreitung gefunden, da sie hilft, den außerhalb von Ballungsräumen häufig bestehenden Mangel an neurologischen Fachärzten zumindest zum Teil zu überwinden. Durch den raschen Fortschritt der Telekommunikation sind inzwischen die simultane klinische Untersuchung über Videokonferenz und Übertragung der digitalisierten zerebralen Bildgebung zur Routineanwendung geworden. Einen entscheidenden Vorteil stellt die sichere und reliable Erfassung von Schlaganfallsymptomen durch die Videountersuchung dar. Um die Versorgungsqualität in angeschlossenen Kliniken spürbar zu verbessern, sollte die telemedizinische Vernetzung in ein integriertes Konzept mit spezifischer Schulung, Aufbau von spezialisierten Behandlungseinheiten und umfassendem Qualitätsmanagement eingebettet werden. In diesem Kontext kann dann auch eine systemische Lysetherapie mit bzgl. Sicherheit und Behandlungsergebnis zu etablierten Stroke Units vergleichbaren Ergebnissen durchgeführt werden. Neue Einsatzmöglichkeiten werden derzeit in der prähospitalen Versorgung untersucht, um auch hier die Behandlungs- und Zuweisungsqualität zu verbessern. Daneben lassen mobile Telekommunikationstechnologien einen flexibleren Einsatz sowohl im behandelnden Krankenhaus als auch auf Seiten des Telemedizinzentrums erwarten. Durch den unmittelbaren und zeitsparenden Einsatz in der Akutversorgung des Schlaganfalls erscheint eine Einbindung der Telemedizin in die klinische Forschung bzw. Versorgungsforschung in absehbarer Zeit realistisch.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.002 |
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".