Neugeborenenscreening
Bibliographic record
Abstract
Zusammenfassung Das Neugeborenenscreening (NGS) auf behandelbare angeborene metabole und endokrine Störungen ist eine bevölkerungsmedizinische Präventionsmaßnahme mit dem Ziel der vollständigen und frühzeitigen Erkennung sowie der qualitätsgesicherten Therapie aller betroffenen Neugeborenen. Die im NGS untersuchten Erkrankungen können bei zu spätem Behandlungsbeginn zu schweren geistigen und körper-lichen Behinderungen bis hin zum Tod führen. Seit mehr als 30 Jahren wird das Neugeborenen-screening in den meisten Regionen Deutsch-lands angeboten, bislang jedoch ohne verbindliche Regelung zu Inhalten, Durchführung und zur Finanzierung des Screeningprozesses. Am 21.12.2004 gab der gemeinsame Bundesausschuss der Ärzte und Krankenkassen (G-BA) mit der Änderung der Kinderrichtlinien den Weg zur bundesweit einheitlichen Durchführung des erweiterten NGS und einer Finanzierung im ambulanten Bereich frei. Die Deutsche Gesellschaft für das Neugeborenenscreening (DGNS) hat im Auftrag der bundesdeutschen Screeninglaboratorien die Umsetzung der neuen Kinderrichtlinie und der damit verbundenen neuen Qualitätsanforderungen an das NGS evaluiert.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.088 | 0.023 |
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".