Parkinson disease primer, part 2: management of motor and nonmotor symptoms
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide family physicians with an approach to the management of motor and nonmotor symptoms of Parkinson disease (PD). SOURCES OF INFORMATION: Published guidelines on the management of PD were reviewed. Database searches were conducted to retrieve relevant research articles published between 2011 and 2021. Evidence levels ranged from I to III. MAIN MESSAGE: Family physicians can play an important role in identifying and treating motor and nonmotor symptoms of PD. Family physicians should initiate levodopa treatment for motor symptoms if they affect function and if specialist wait times are long, and they should be aware of basic titration approaches and possible side effects of dopaminergic therapies. Abrupt withdrawal of dopaminergic agents should be avoided. Nonmotor symptoms are common and underrecognized and are a major factor in disability, quality of life, and risk of hospitalization and poor outcomes for patients. Family physicians can manage common autonomic symptoms such as orthostatic hypotension and constipation. Family physicians can treat common neuropsychiatric symptoms such as depression and sleep disorders, and they can help recognize and treat psychosis and PD dementia. Referrals to physiotherapy, occupational therapy, speech language therapy, and exercise groups are recommended to help preserve function. CONCLUSION: Patients with PD present with complex combinations of motor and nonmotor symptoms. Family physicians should have basic knowledge of dopaminergic treatments and their side effects. Family physicians can play important roles in management of motor symptoms and particularly nonmotor symptoms and can have a positive impact on patients' quality of life. An interdisciplinary approach involving specialty clinics and allied health experts is an important part of management.
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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 ».