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Enregistrement W4410905053 · doi:10.7759/cureus.85064

Sublingual Crushed Levodopa for Parkinson’s Disease Management of a Lewy Body Dementia Patient With Dysphagia: A Case Report

2025· article· en· W4410905053 sur OpenAlexaff
Kristin Regehr, Jessica Yu, Fiona Wu, Anthony Lau

Notice bibliographique

RevueCureus · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensVancouver General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDysphagiaLevodopaParkinson's diseaseDementiaLewy bodyDementia with Lewy bodiesLewy body diseaseDiseaseSwallowingPhysical medicine and rehabilitationPediatricsSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Levodopa/carbidopa is the cornerstone treatment for Parkinson's disease (PD), but in patients with dysphagia, there are limited options for the routes of administration. Traditional methods of administering levodopa/carbidopa in these patients, such as rectal administration, have been shown to offer limited symptomatic relief and suboptimal pharmacokinetic outcomes. This case explores sublingual administration of levodopa/carbidopa as a novel solution for managing parkinsonian symptoms in dysphagic patients in the hospital setting, where non-oral options are often limited. We present an 85-year-old Caucasian male with Lewy body dementia and parkinsonian symptoms, who presented to the emergency department with dysphagia and altered level of consciousness in the context of a urinary tract infection. Due to a missed dose of levodopa/carbidopa, he exhibited worsening bradykinesia, rigidity, resting tremors, and dysphagia. Levodopa/carbidopa was crushed and administered sublingually. Symptom improvement and resolution were observed within two hours of the sublingual dose, and the patient was able to tolerate oral medications thereafter. This case demonstrates that sublingual administration of levodopa/carbidopa may be a practical and effective alternative approach for managing parkinsonian symptoms in patients with dysphagia.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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