Emerging drugs for levodopa-induced dyskinesia
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Levodopa continues to be the main symptomatic therapy for clinical features of Parkinson's disease. However, prolonged use leads to motor complications, including levodopa-induced dyskinesia (LID). This has debilitating impact on the patients and is a significant challenge for the treating physician. There are currently limited pharmacological options for reducing established LID without causing side effects. Drugs to prevent or delay LID are also an increasing part of the strategy to manage LID, but have yet to show promise. Agents that allow levodopa to be used effectively, without inducing LID, are the goal of current research strategies. AREAS COVERED: LID occurs due to significant modifications in the basal ganglia circuitry, probably related to the chronic, pulsatile stimulation of striatal dopaminergic receptors by levodopa, as well as altered non-dopaminergic neurotransmitter system signaling pathways. Novel treatments that either result in continuous dopaminergic receptor stimulation, levodopa 'sparing strategies' or non-dopaminergic targets, including glutamatergic, serotonergic, adenosine, adrenergic and cholinergic neurotransmission are thus the main treatment options and the focus of this manuscript. Randomized controlled trials in progress (ClinicalTrials.org) or recently published articles are included. EXPERT OPINION: The success of future therapeutic approaches will depend on the potential success of translational research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».