Continuous subcutaneous foslevodopa/foscarbidopa infusion for the treatment of motor fluctuations in Parkinson’s disease: Considerations for initiation and maintenance
Notice bibliographique
Résumé
Background: As Parkinson's disease (PD) advances, management is challenged by an increasingly variable and inconsistent response to oral dopaminergic therapy, requiring special considerations by the provider. Continuous 24 h/day subcutaneous infusion of foslevodopa/foscarbidopa (LDp/CDp) provides steady dopaminergic stimulation that can reduce symptom fluctuation. Objective: Our aim is to review the initiation, optimization, and maintenance of LDp/CDp therapy, identify possible challenges, and share potential mitigations. Methods: Review available LDp/CDp clinical trial data for practical considerations regarding the management of patients during LDp/CDp therapy initiation, optimization, and maintenance based on investigator clinical trial experience. Results: LDp/CDp initiation, optimization, and maintenance can be done without hospitalization in the clinic setting. Continuous 24 h/day LDp/CDp infusion can offer more precise symptom control than oral medications, showing improvements in motor fluctuations during both daytime and nighttime hours. Challenges include infusion-site adverse events for which early detection and prompt management may be required, as well as systemic adverse events (eg, hallucinations) that may require adjustment of the infusion rate or other interventions. A learning curve should be anticipated with initiation of therapy, and expectation setting with patients and care partners is key to successful initiation and maintenance of therapy. Conclusion: Continuous subcutaneous infusion of LDp/CDp represents a promising therapeutic option for individuals with PD. Individualized dose optimization during both daytime and nighttime hours, coupled with patient education, and early recognition of certain adverse events (plus their appropriate management) are required for the success of this minimally invasive and highly efficacious therapy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».