Dopaminergic Therapy for Motor Symptoms in Early Parkinson Disease Practice Guideline Summary
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: To review the current evidence on the options available for initiating dopaminergic treatment of motor symptoms in early-stage Parkinson disease and provide recommendations to clinicians. METHODS: A multidisciplinary panel developed practice recommendations, integrating findings from a systematic review and following an Institute of Medicine-compliant process to ensure transparency and patient engagement. Recommendations were supported by structured rationales, integrating evidence from the systematic review, related evidence, principles of care, and inferences from evidence. RESULTS: Initial treatment with levodopa provides superior motor benefit compared to treatment with dopamine agonists, whereas levodopa is more likely than dopamine agonists to cause dyskinesia. The comparison of different formulations of dopamine agonists yielded little evidence that any one formulation or method of administration is superior. Long-acting forms of levodopa and levodopa with entacapone do not appear to differ in efficacy from immediate-release levodopa for motor symptoms in early disease. There is a higher risk of impulse control disorders associated with the use of dopamine agonists than levodopa. Recommendations on initial therapy for motor symptoms are provided to assist the clinician and patient in choosing between treatment options and to guide counseling, prescribing, and monitoring of efficacy and safety.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».