Onkologie - Die aktuellen Empfehlungen der AGO-Kommission Mamma
Bibliographic record
Abstract
Im Jahre 2007 hat die Arbeitsgemeinschaft Gynäkologische Onkologie (AGO) Kommission Mamma zum 6. Mal die "AGO-Empfehlungen zur Diagnostik und Therapie des Mammakarzinoms" aktualisiert und vorgestellt. Diese Empfehlungen sind weit verbreitet und können problemlos unter www.ago-online.de in Englisch und Deutsch als "Powerpoint"-Folien abgerufen werden. In knapper Form werden auf den Dias Aussagen zu Diagnostik und Therapie, eine Bewertung der jeweiligen Evidenz und eine Empfehlung für die einzelne Maßnahme dargestellt [ 1 ]. Die Themen wurden durch jeweils 1-3 Mitglieder der Kommission bearbeitet. Dazu wurde eine systematische Literatursuche durchgeführt [ 2 ]. Die Datenbanken von Pubmed, ASCO, SABCS, ECCO, EBCC, COCHRANE DATABASE und COCHRANBASE wurden auf die Publikationen der letzten 5 Jahre durchsucht (2001-2006), ggf. wurde ältere Literatur hinzugezogen. Zusätzlich wurden bestehende Leitlinien ausgewertet: Konsensussymposium zur adjuvanten Therapie des Mammakarzinoms (National Institut of Health 11/2006), American Association of Clinical Oncology, Canadian Medical Association und NCNN 2007. Die Quellen können im jeweiligen Untertext der Dias angesehen werden. Für die Evidenzbewertung wurde die verbreiteten Oxford-Levels of Evidence (LoE) verwendet [ 3 ]. Zusätzlich wurden die einzelnen Aussagen mit bewusst subjektiven Empfehlungen der AGO-Kommissionsmitglieder versehen (Tab. [ 1 ]). Tab. 1 Klinische Empfehlungsgrade der Arbeitsgemeinschaft Gynäkologische Onkologie (AGO) Organgruppe Mamma. Eine ausführliche Darstellung der Empfehlungen als Textversion ist nun zum 3. Mal in Buchform erschienen (Aktuelle Empfehlungen zur Therapie primärer und fortgeschrittener Mammakarzinome - State of the Art 2007). Die AGO-Kommission Mamma hat versucht, bei der Erstellung der Empfehlungen eine größtmögliche Unabhängigkeit und Transparenz zu erreichen. Die Erarbeitung der Themen erfolgt durch 1-3 Kollegen. Alle Themen werden im Plenum diskutiert und abgestimmt, Konsens bzw. überwiegende Mehrheit wird angestrebt. Es findet möglichst jedes Jahr eine Rotation der Autoren zu den Themen statt. Interessenskonflikte, die sich aus Kooperationen und Verbindungen mit der Industrie ergeben könnten, müssen offen gelegt werden. Dazu werden neben den überwiegend gynäkologischen Mitgliedern auch Radiologen, Pathologen, Strahlentherapeuten und Internisten an der Arbeit beteiligt. Die Herkunft der Mitglieder umfasst Universitäten, größere und kleinere Krankenhäuser sowie den Bereich der Niederlassung. Die Aufnahme in die AGO-Kommission Mamma ist klaren Regeln unterworfen, alle Mitglieder unterziehen sich in regelmäßigen Abständen einem Scoring bezüglich ihrer weiteren Mitarbeit. In diesem Bericht sollen die wichtigsten Inhalte und Neuerungen der Überarbeitung der 25 Kapitel des Jahres 2007 dargestellt werden.
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 | 0.014 | 0.034 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.039 | 0.016 |
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".