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Titlebook: Schadensmanagement für Ärzte; Juristische Tipps fü Hermann Fenger,Ina Holznagel,Stefan Gesenhues Book 20091st edition Springer-Verlag Berli

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发表于 2025-3-21 17:04:46 | 显示全部楼层 |阅读模式
书目名称Schadensmanagement für Ärzte
副标题Juristische Tipps fü
编辑Hermann Fenger,Ina Holznagel,Stefan Gesenhues
视频video
概述Konkrete Hilfe für Mediziner zum sicheren und vernünftigen Vorgehen im Schadensfall.Juristische Tipps verständlich und nachvollziehbar dargestellt.Mit zahlreichen Fallbeispielen aus der Praxis.Include
图书封面Titlebook: Schadensmanagement für Ärzte; Juristische Tipps fü Hermann Fenger,Ina Holznagel,Stefan Gesenhues Book 20091st edition Springer-Verlag Berli
描述.Mehr als 40000 mal pro Jahr werden Medizinern Behandlungsfehler vorgeworfen, mit steigender Tendenz. Kunstfehler, Vorsatz, Fahrlässigkeit oder unschuldig? Die Auswirkungen eines Schadensfalles können für betroffene Mediziner gravierend sein. Überlegtes Handeln und detaillierte Kenntnisse über das konkrete Vorgehen nach einem Vorfall oder dem Vorwurf eines Behandlungsfehlers sind daher außerordentlich wichtig. Das Werk richtet sich an alle Mediziner, die mit dieser Thematik konfrontiert werden und zeigt praxinah und verständlich, mit vielen Tipps, wie man sich im Schadensfall richtig verhält. Themen sind u.a., der Umgang mit den Angehörigen, die außergerichtliche Einigung, die zivil-und strafrechtliche Auseinandersetzung vor den Gerichten, die Rolle von Versicherungen, Ärztekammern und Krankenhäusern. Fallbeispiele aus der Praxis sensibilisieren gegenüber potenziellen Fehlern, weisen auf Besonderheiten im Vefahren hin und zeigen wie bei Behandlungsfehlern oder Patientenvorwürfen juristisch tatsächlich entschieden wurde..
出版日期Book 20091st edition
关键词Behandlungsfehler; Berufsrecht; Fehler in der Medizin; Gender; Krankenhäuser; Krankenkassen; Kunstfehler; M
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-540-79154-6
isbn_ebook978-3-540-79154-6
copyrightSpringer-Verlag Berlin Heidelberg 2009
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发表于 2025-3-22 00:04:10 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-22 03:05:08 | 显示全部楼层
trained. Often, a feature extraction network is pretrained on large datasets, and a classifier is finetuned on a smaller private dataset to recognise the identities from the features. Unfortunately deep learning models are exposed to malicious attacks both during training and inference phases. In ba
发表于 2025-3-22 07:57:58 | 显示全部楼层
proaches are trained on synthetic data and they fail when evaluated on real images. On the other hand, some of the methods require pre-processing in order to separate an object from the background. In contrast, the proposed approach learns to compute stable features for an object by reducing the inf
发表于 2025-3-22 12:22:51 | 显示全部楼层
trained. Often, a feature extraction network is pretrained on large datasets, and a classifier is finetuned on a smaller private dataset to recognise the identities from the features. Unfortunately deep learning models are exposed to malicious attacks both during training and inference phases. In ba
发表于 2025-3-22 14:56:33 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-22 19:43:57 | 显示全部楼层
ormance in restoring the image domain from its undersampled measurements. However, most existing works rely on convolutional neural networks (CNNs), which are limited by the inherent locality in capturing the long-distance dependency. In this work, we propose a UNet-like Transformer network (UTrans)
发表于 2025-3-22 22:57:26 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-23 02:57:26 | 显示全部楼层
acceptance in waste management. In addition, past efforts to motivate households to improve waste separation have shown limited success. To reduce greenhouse gas emissions as part of a greater plan for fighting climate change, institutions like the European Union (EU) undertake strong efforts. In t
发表于 2025-3-23 07:44:06 | 显示全部楼层
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