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

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樓主
發(fā)表于 2025-3-21 17:04:46 | 只看該作者 |倒序?yàn)g覽 |閱讀模式
書目名稱Schadensmanagement für ?rzte
副標(biāo)題Juristische Tipps fü
編輯Hermann Fenger,Ina Holznagel,Stefan Gesenhues
視頻videohttp://file.papertrans.cn/862/861261/861261.mp4
概述Konkrete Hilfe für Mediziner zum sicheren und vernünftigen Vorgehen im Schadensfall.Juristische Tipps verst?ndlich und nachvollziehbar dargestellt.Mit zahlreichen Fallbeispielen aus der Praxis.Include
圖書封面Titlebook: Schadensmanagement für ?rzte; 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, Fahrl?ssigkeit oder unschuldig? Die Auswirkungen eines Schadensfalles k?nnen für betroffene Mediziner gravierend sein. überlegtes Handeln und detaillierte Kenntnisse über das konkrete Vorgehen nach einem Vorfall oder dem Vorwurf eines Behandlungsfehlers sind daher au?erordentlich wichtig. Das Werk richtet sich an alle Mediziner, die mit dieser Thematik konfrontiert werden und zeigt praxinah und verst?ndlich, mit vielen Tipps, wie man sich im Schadensfall richtig verh?lt. Themen sind u.a., der Umgang mit den Angeh?rigen, die au?ergerichtliche Einigung, die zivil-und strafrechtliche Auseinandersetzung vor den Gerichten, die Rolle von Versicherungen, ?rztekammern und Krankenh?usern. Fallbeispiele aus der Praxis sensibilisieren gegenüber potenziellen Fehlern, weisen auf Besonderheiten im Vefahren hin und zeigen wie bei Behandlungsfehlern oder Patientenvorwürfen juristisch tats?chlich entschieden wurde..
出版日期Book 20091st edition
關(guān)鍵詞Behandlungsfehler; Berufsrecht; Fehler in der Medizin; Gender; Krankenh?user; 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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書目名稱Schadensmanagement für ?rzte影響因子(影響力)




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發(fā)表于 2025-3-22 00:04:10 | 只看該作者
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 03:05:08 | 只看該作者
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
地板
發(fā)表于 2025-3-22 07:57:58 | 只看該作者
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
5#
發(fā)表于 2025-3-22 12:22:51 | 只看該作者
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
6#
發(fā)表于 2025-3-22 14:56:33 | 只看該作者
7#
發(fā)表于 2025-3-22 19:43:57 | 只看該作者
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)
8#
發(fā)表于 2025-3-22 22:57:26 | 只看該作者
9#
發(fā)表于 2025-3-23 02:57:26 | 只看該作者
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
10#
發(fā)表于 2025-3-23 07:44:06 | 只看該作者
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