Was haben Leitlinien eigentlich mit Armut und Gerechtigkeit zu tun?
Bibliographic record
Abstract
Alljährlich treffen sich Leitlinienentwickler und Methodennerds beim Gin bzw. beim GIN, der Tagung des Guidelines International Network. Dieses Jahr traf man sich in Toronto, Martin Scherer war mit dabei. 1 Ein Thema waren Rapid Guidelines, die gerade in der Corona-Pandemie Hochkonjunktur hatten. Über die Möglichkeiten und Erfahrungen aus anderen Ländern, Leitlinien schneller zu entwickeln, sprechen wir in diesem „EvidenzUpdate“. Vor allem aber sprechen wir über das Highlight-Thema der diesjährigen Tagung: Health Equity, gesundheitliche Chancengleichheit. Denn Leitlinien, Medizin, das war ein Fazit der Tagung, sind auch Teil der Sozialpolitik und können – müssen – helfen, Armut zu überwinden. Wie? Das diskutieren wird ebenso wie die Chancen durch Social Prescribing. GIN 2022 Conference in Toronto. G.I.N. 2022. https://g-i-n.net/ (accessed 29 Sep 2022) The Health Foundation. Health Equity in England: The Marmot Review 10 Years On. 2020. https://health.org.uk/ (accessed 29 Sep 2022) Chatterjee HJ, Camic PM, Lockyer B, et al. Non-clinical community interventions: a systematised review of social prescribing schemes. Arts & Health 2017;10:97–123. doi: 10.1080/17533015.2017.1334002 Nößler: Gin, wahlweise mit Soda oder Tonic, werden nicht nur heilsame Wirkungen zugeschrieben. Eine Überlieferung sagt auch, Gin sei ein Getränk der Mitteschicht gewesen, vermutlich aber weil Brandy zu teuer war. Reden wir heute also über Gin, aber ganz sicher nicht über C2. Damit herzlich willkommen zu einer neuen Episode vom EvidenzUpdate-Podcast. Cheers! Wir, das sind ... Scherer: Martin Scherer. Nößler: Präsident der Deutschen Gesellschaft für Allgemeinmedizin und Familienmedizin der DEGAM und Direktor des Instituts und Poliklinik für Allgemeinmedizin am UKE in Hamburg. Und hier ist Denis Nößler, Chefredakteur der Ärzte Zeitung aus dem Haus Springer Medizin. Moin Herr Scherer nach Hamburg! Scherer: Hallo Herr Nößler. Nößler: Herr Scherer, trinken Sie eigentlich Gin?
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 | 0.031 | 0.156 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.020 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.008 | 0.016 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.076 | 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".