Levodopa‐induced dyskinesias
Notice bibliographique
Résumé
Levodopa-induced dyskinesias (LID) are common and difficult to treat. This review focuses on three issues related to LID: clinical features, classification and rating, pathophysiology and pathogenesis, and management. The three primary clinical syndromes are OFF-period dystonia, peak-dose dyskinesia, and diphasic dyskinesia. Several other forms also occur, making the evaluation and choice of treatment complicated. A core component of the pathophysiology of LID is overactivity of the direct striatal output pathway. This pathway provides a direct GABAergic connection by which the striatum inhibits the output regions of the basal ganglia, i.e., the internal globus pallidus and the substantia nigra pars reticulata. Altering dopaminergic dosing and timing can abate dyskinesias, but usually impact the control of parkinsonism. Putative therapies to reduce the problem of dyskinesias could focus on the glutamatergic, GABAergic, alpha2 adrenergic, serotonergic (5HT1A, 5HT2A), opioid, histamine H3, adenosine A2A receptors, the monoamine transport or cannabinoid CB1 receptors systems. The only currently available drug with an evidence-based recommendation on efficacy for dyskinesia is amantadine. Therapy goals include the prevention of dyskinesia and treatment of dyskinesias that are troublesome clinically. New rating measures to assess severity and disability related to dyskinesia are in the process of development and clinimetric testing.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».