Vestibular Rehabilitation Using Dynamic Posturography: Objective and Patient‐Reported Outcomes from a Randomized Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Balance deficits are common and debilitating. Standard treatments have limitations in addressing symptoms and restoring dynamic balance function. This study compares a rehabilitative computerized dynamic posturography (CDP) protocol, computerized vestibular retraining therapy (CVRT), with a home exercise program (HEP) for patients with objectively confirmed unilateral vestibular deficits (UVDs). STUDY DESIGN: Single-center, randomized, interventional trial, with 1-sided crossover. SETTING: A tertiary neurotology clinic. METHODS: Patients with UVDs and Dizziness Handicap Inventory (DHI) score >30 were randomized to receive either CVRT or HEP. After completion of treatment, the HEP group was crossed over to CVRT. Outcome measures were the sensory organization test (SOT) and 3 participants reported dizziness disability measures: the DHI, Activity-Specific Balance Confidence Scale (ABC) scale, and Falls Efficacy Score-International (FES-I). RESULTS: We enrolled 37 patients: 18 participants completed CVRT and 12 completed HEP, 11 of whom completed the crossover. Seven participants withdrew. The CVRT group demonstrated a greater improvement in SOT composite score than the HEP group (P = .04). Both groups demonstrated improvement in participant-reported measures but there were no differences between groups (DHI: P = .2604; ABC: P = .3627; FES-I: P = .96). Following crossover to CVRT after HEP, SOT composite (P = .002), DHI (P = .03), and ABC (P = .006) improved compared to HEP alone. CONCLUSION: CVRT and HEP were both associated with improved participant-reported disability outcomes. CVRT was associated with greater improvement in objective balance than HEP. Adding CVRT after HEP was superior to HEP alone. Multimodal CDP-based interventions, such as CVRT, should be considered as an adjunct to vestibular physiotherapy for patients with UVD.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».