The Role of Vestibular Physical Therapy in Managing Persistent Postural-Perceptual Dizziness: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Persistent Postural-Perceptual Dizziness (PPPD) is a chronic vestibular disorder characterized by dizziness, instability, and visual hypersensitivity. Vestibular Physical Therapy (VPT) is commonly used, but its efficacy remains uncertain due to limited and heterogeneous evidence. Objective: This systematic review and meta-analysis aimed to evaluate the effectiveness of VPT in reducing dizziness and improving balance in individuals with PPPD. Methods: A systematic search of MEDLINE and PEDro was conducted in January 2025. Studies were selected following PRISMA guidelines and included if they assessed VPT interventions in patients diagnosed with PPPD. Risk of bias was assessed using the PEDro scale and the modified Newcastle–Ottawa Scale. The meta-analysis focused on pre- and post-intervention changes in Dizziness Handicap Inventory (DHI) scores using a random-effects model. Results: Six studies met the inclusion criteria. VPT significantly reduced DHI scores (pooled Hedges’ g = 1.60; 95% CI: 0.75–2.45), indicating a moderate to large improvement. Additional outcomes included improvements in postural control (e.g., mini-BESTest and posturography) and psychological well-being (anxiety and depression questionnaires). However, high heterogeneity (I2 = 92%) was present across studies. Conclusions: VPT may improve dizziness and balance in PPPD, though evidence is limited. Further high-quality trials with standardized protocols are needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».