New treatments for the motor symptoms of Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Levodopa remains the most potent drug to treat motor symptoms in Parkinson's disease (PD); however, motor fluctuations and levodopa-induced dyskinesia that occur with long-term use restrict some of its therapeutic value. Despite these limitations, the medical treatment of PD strives for continuous relief of symptoms using different strategies throughout the course of the illness: increasing the half-life of levodopa, using 'levodopa-sparing agents' and adding non-dopaminergic drugs. New options to 'improve' delivery of levodopa are under investigation, including long-acting levodopa, nasal inhalation and continuous subcutaneous or intrajejunal administration of levodopa. Long-acting dopamine agonists were recently developed and are undergoing further comparative studies to investigate potential superiority over the immediate-release formulations. Non-dopaminergic drugs acting on adenosine receptors, cholinergic, adrenergic, serotoninergic and glutamatergic pathways are newly developed and many are being evaluated in Phase II and Phase III trials. This article focuses on promising novel therapeutic approaches for the management of PD motor symptoms and motor complications. We will provide an update since 2011 on new formulations of current drugs, new drugs with promising results in Phase II and Phase III clinical trials, old drugs with new possibilities and some new potential strategies that are currently in Phase I and II of development (study start date may precede 2011 but are included as study is still ongoing or full data have not yet been published). Negative Phase II and Phase III clinical trials published since 2011 will also be briefly mentioned.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».