Bibliographic record
Abstract
b Bei einem Patienten mit Fieber und Haut- ausschlag sollte aufgrund der Anamnese und des klinischen Bildes schnell entschieden werden, ob der Patient rasch eine empirische antibiotische Therapie oder eine Isolation bei Verdacht z.B. auf hämorrhagisches Fieber braucht (Reiseanamnese!).b Aufgrund der typischen Hautläsion und des Alters des Patienten kann die Differentialdiagnose bereits eingeschränkt werden.Ebenfalls wichtig sind der primäre Ort des Hautausschlages und die Ausbreitung.So beginnt der Ausschlag bei Masern typischerweise retroaurikulär und breitet sich über Stamm und Extremitäten aus, und der Hautausschlag ist ein makulopapulöses Exanthem.Dagegen sind vesikuläre Exantheme eher mit Varizellen/Zoster-Viren vergesellschaftet.b Die Reiseanamnese ist äusserst wichtig, da z.B. das Dengue-Fieber am häufigsten bei Patienten nach Rückkehr aus Südostasien vorkommt, während «African tick-bite fever» nur in Afrika südlich der Sahara auftritt.* CME zu diesem Artikel finden Sie auf S. 590 oder im Internet unter www.smf-cme.ch* Vous trouverez les questions à choix multiple concernant cet article à la page 591 ou sur internet sous www.smf-cme.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.004 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.044 | 0.004 |
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".