Axial Improvement after Casirivimab/Imdevimab Treatment for COVID-19 in Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
We report the case of a patient with advanced Parkinson's disease (PD) who developed significant improvement of freezing of gait (FOG) after receiving monoclonal antibodies cocktail casirivimab/Imdevimab (REGN-COV2, Regeneron-Roche) for the treatment of COVID-19 infection.A 70-year-old PD patient started at the age of 47 with rigidity and bradykinesia in the left foot.At 63, his symptoms were not well controlled with severe motor fluctuations, peak-dose dyskinesia, and levodopa-responsive FOG, so he was treated with bilateral subthalamic deep brain stimulation.His motor conditions considerably improved after surgery with the disappearance of motor fluctuations and FOG and marked reduction of dyskinesia.However, after 5 years, he progressively complained severe FOG, also after levodopa intake, with instability and rare falls together with mild peak-dose dyskinesia.In August 2021, he developed cough and myalgia and was diagnosed with mild COVID-19 infection after a positive nasopharyngeal swab for SARS-CoV-2.The patient was not vaccinated for COVID-19 before.In the very first days of infection, COVID-19 infection, PD symptoms did not worsen nor the patient required hospitalization.However, since the patient was considered to be at high risk of progressing to severe COVID-19 infection, he was immediately treated with a single intravenous infusion of REGN-COV2 (total dose: 2.4 g).No further drugs were administered except paracetamol.After REGN-COV2 infusion COVID-19 symptoms disappeared in few days.No changes were made to stimulation parameters or pharmacological daily treatment (levodopa/carbidopa 100/25 mg four tabs; rotigotine patch 6 mg; selegiline 5 mg).The day after REGN-COV2 infusion, he noticed a marked improvement of gait, particularly of FOG, and moderate improvement of speech.The benefits on walking remained unchanged for over 2 weeks (Video, segments 1, 2), then gradually reduced, and disappeared after about 40 days (Video, segment 3), as well as speech improvement.REGN-COV2 is an antibody cocktail containing two neutralizing human IgG1 SARS-CoV-2-neutralizing antibodies, recently
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».