S3-Leitlinie Diagnostik und Therapie biliärer Karzinome – Kurzversion
Bibliographic record
Abstract
Wesentliche Neuerungen Die Langversion der S3-Leitlinie „Diagnostik und Therapie des Hepatozellulären Karzinoms und der biliären Karzinome“ umfasst zwei Tumorentitäten. Die letzte Version der Leitlinie wurde im August 2023 veröffentlicht. Folgende wesentliche Änderungen ergeben sich bei den biliären Karzinomen zur S3-Leitlinie von 2023: Risikofaktoren (Kapitel 4.1): Das Lynch-Syndrom und BRCA-Keimbahnmutationen werden neu als Risikofaktoren benannt. Systemtherapie (Kapitel 4.5): Pembrolizumab wird als Alternative zu Durvalumab in der Kombination mit der Chemotherapie Gemcitabin/Cisplatin in der Erstlinie empfohlen. Eine molekulare Charakterisierung des Tumors und eine Vorstellung im molekularen Tumorboard sollte spätestens bis zur Entscheidung über die Zeitlinientherapie erfolgen. Patienten deren Tumoren eine Fibroblasten-Wachstumsfaktor-Rezeptor-2 (FGFR2) Fusion oder ein FGFR2-Rearrangement aufweisen wird ab der Zweitlinie alternativ zu Pemigatinib der FGFR-Inhibitor Futibatinib empfohlen. Das Kapitel Supportivtherapie bezog sich schon in den vorherigen Versionen auf beide Tumorentiäten und wurde bei diesem Update nun an das Ende gestellt (Kapitel 4). Eine detaillierte Übersicht der Änderungen befindet sich im Kapitel 6.2. Publication History Article published online: 07 February 2025 © 2025. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Oswald-Hesse-Straße 50, 70469 Stuttgart, Germany
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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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.073 | 0.067 |
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".