The Management of Parkinson's Disease Before, during and after Pregnancy—an <scp>MDS</scp> Scientific Issues Committee Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pregnancy after a Parkinson's diagnosis presents complex challenges. Due to the paucity of literature, there is no evidence-based guidelines and protocols for preconception care, management of pregnancy, childbirth and the postpartum period in women with early-onset Parkinson's disease (PD). Decision-making can be fraught with uncertainty for both patients and healthcare providers. OBJECTIVES: This review is aimed to provide pragmatic advice to help guide women with PD before, during and after pregnancy, and to address key gaps in the existing literature. METHODS: An interdisciplinary working group of movement disorder specialists, obstetricians, perinatal neuropsychiatrists, physiotherapist, pharmacist and individuals with lived experiences collaborated to assess published evidence. In areas lacking robust data, recommendations were derived from case studies, registries, clinical and personal expertise. RESULTS: Key recommendations include: Motor Symptom Management: Levodopa remains the safest treatment during the perinatal period. Monotherapy is preferred over polypharmacy. Non-Motor Symptom Management: Some non-motor symptoms are particularly common in this patient group and warrant individualized care. Preconception Considerations: Proactive planning about medical management should be done before conception. Genetic counseling and screening should be provided if desired. Peripartum and Postpartum Considerations: The decision regarding mode of delivery should be based upon women's birth plans and obstetric indications. Breastfeeding should be cautiously considered depending on the need for pharmacological treatment. CONCLUSIONS: This article provides a framework for managing PD before, during and after pregnancy. Collaborative efforts and ongoing registries like PregSpark* will be important to develop robust, evidence-based guidelines in this unique population.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».