Molekularpathologie bei urologischen Tumoren
Bibliographic record
Abstract
Zusammenfassung Das zunehmende Verständnis molekularer Grundlagen von Tumoren sowie der Fortschritt in der Diversifizierung der onkologischen Therapien versprechen individualisierte Therapieoptionen, welche bislang jedoch nur ansatzweise in die Therapieplanung von urologischen Tumoren eingegangen sind. Daher hat die Internationale Gesellschaft für Urologische Pathologie (ISUP) im März 2019 eine Konsenskonferenz zur Erarbeitung evidenzbasierter Handlungsempfehlungen zur molekularpathologischen Diagnostik beim Urothelkarzinom, Nierenzellkarzinom, Prostatakarzinom, Peniskarzinom und testikulären Keimzelltumoren durchgeführt. Die auf dieser Konsenskonferenz erarbeiteten Empfehlungen sind kürzlich in 5 separaten Manuskripten veröffentlich worden und werden in der vorliegenden Arbeit zusammengefasst. Im Rahmen der Konferenzvorbereitung wurde eine umfassende Umfrage zur derzeitigen Praxis molekularer Testungen bei urogenitalen Tumoren unter den Mitgliedern der ISUP durchgeführt. Auf der Konferenz wurden die Ergebnisse und die entsprechenden Hintergrundinformationen durch 5 Arbeitsgruppen präsentiert und Handlungsempfehlungen für die Diagnostik erarbeitet. Eine Übereinstimmung von 66 % der Konferenzteilnehmer wurde als Konsens definiert.
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 | 0.004 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.034 | 0.010 |
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".