Enteral Feeding Using Levodopa‐Carbidopa Intestinal Gel Percutaneous Endoscopic Gastrostomy Tube
Notice bibliographique
Résumé
In Parkinson's disease (PD), dysphagia has a significant influence on nutritional status. 1 When dysphagia is resistant to oral nutrition intervention, enteral nutrition using a percutaneous endoscopic gastrostomy (PEG) can be considered.2 A levodopa (L-DOPA)-carbidopa intestinal gel (LCIG) has been used to treat advanced PD using a PEG with a jejunal extension (PEG-J) (AbbVie, Montr eal, Canada).We present a case in which the LCIG PEG-J was used successfully for feeding. Case DescriptionA 71-year-old man treated with LCIG was referred because he suffered from recurring aspiration pneumonia.A swallowing evaluation showed moderate oro-pharyngeal dysphagia.Despite modified food textures, food enrichment, supplementation, and appropriate nutrition counseling, the patient experienced moderate-to-severe malnutrition.Enteral nutrition was initiated using a 15-Fr (5-mm) LCIG PEG-J through the gastric port.Nutrition was first administered with a feeding pump during the night while infusion of LCIG was stopped.To complement his nutritional intake, he received two boluses during the day.After a few weeks, as a result of sleeping discomfort, a new isocaloric enteral nutrition plan was established.Five boluses were administered with the feeding pump simultaneously with LCIG to mimic usual meal times. FIGURE 1An adaptor had to be crafted to ensure compatibility between the gastric port of the LCIG PEG-J tube and the enteral nutrition tube.A: Standard PEG connection.B: LCIG PEG-J adapted for enteral nutrition (20 Fr PEG-J is required to allow for administration of medication).
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».