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在儿童神经功能研究中，为明确眼动、前庭、反应时间和认知（OVRT-C）能力在儿童期的发育轨迹，研究人员对 40 名 7 - 17 岁儿童进行了 18 项 OVRT-C 测试。结果发现这些能力随年龄增长而改善，且更适合分为两个年龄组。该研究为构建儿科 OVRT-C 数据库奠定了基础。
在儿童的成长过程中，大脑的各项功能也在不断发展变化。其中，眼动、前庭、反应时间和认知（OVRT-C）能力与大脑健康密切相关，一直备受科学界关注。眼动功能就像是大脑的 “窗户”，通过观察眼睛的运动，可以了解大脑的许多奥秘。比如，临床上早已将眼动作为评估成年人皮质功能的一种无创手段，用于多种疾病的诊断，像帕金森病、阿尔茨海默病等。在儿童群体中，一些患有特定神经疾病的孩子，如自闭症、多动症等，也会出现明显的眼动异常。然而，尽管这些能力如此重要，但目前关于它们在儿童时期的发育情况，我们了解得还远远不够。以往的研究存在诸多局限，要么测试的年龄范围有限，要么研究不够全面深入，导致无法准确描绘出这些能力的发育轨迹。这就好比在一幅拼图中，缺失了许多关键的碎片，让我们无法完整地看到儿童 OVRT-C 能力发育的全貌。为了填补这些知识空白，来自美国阿勒格尼健康网络（Allegheny Health Network）和迈阿密大学米勒医学院（University of Miami Miller School of Medicine）的研究人员展开了一项极具意义的研究 。他们的研究成果发表在《Experimental Brain Research》杂志上，为我们揭示了许多关于儿童 OVRT-C 能力发育的重要信息。
研究人员采用了多种先进的技术方法来开展此项研究。首先，他们精心挑选了 40 名 7 - 17 岁的儿童作为研究对象，这些孩子均来自两个研究地点。为了确保研究结果的准确性和可靠性，研究人员严格设定了纳入和排除标准，排除了那些可能影响研究结果的因素，如患有严重头部损伤、近期脑震荡等疾病的儿童。在测试过程中，研究人员使用了 FDA 批准的 Spryson（formerly Neurolign）Dx 100 眼动追踪设备。这一设备就像是一个 “超级探测器”，它配备了两个高速数字红外摄像头，能够以 100 帧 / 秒的采样率记录高分辨率的眼动图像，精确捕捉孩子们在各种测试中的眼动数据。同时，研究人员还使用了 I-Portal 软件和 VEST?软件，对采集到的数据进行校准、分析和处理，从而得到各种 OVRT-C 测试的关键指标。此外，研究人员还运用了多种统计分析方法，如回归分析、Akaike 信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）建模等，来深入探究年龄与测试结果之间的关系。
研究结果令人瞩目。在舒适度问卷调查方面，孩子们对测试设备的反馈良好，几乎所有孩子都能顺利完成 15 分钟的测试，并且大多数孩子认为测试用的护目镜外观不错，佩戴也较为舒适，这为后续研究的顺利开展提供了保障。在测试结果随年龄变化方面，研究发现，随着年龄的增长，孩子们在各项 OVRT-C 测试中的表现都有显著改善。例如，在听觉和视觉反应时间测试中，年龄较大的孩子反应速度明显更快，这表明他们的神经系统在不断发育和成熟，对信息的处理速度越来越快。在眼动功能测试中，水平和垂直平滑追踪测试里，随着年龄的增长，非追踪性眼跳（velocity saccade）的比例逐渐下降，这意味着孩子们的平滑追踪功能在不断完善，视觉系统越来越成熟。在年龄分组的探究上，研究人员通过复杂的建模分析发现，对于大多数 OVRT-C 测试指标而言，将儿童分为两个年龄组比分为三个年龄组更为合适。这一结果表明，OVRT-C 能力的成熟速度存在差异，在发育过程中呈现出不同的阶段特征。例如，在反眼跳测试中，年龄较小的孩子犯错率较高，随着年龄增长犯错率逐渐降低，14 - 17 岁孩子的犯错率仍高于成年人，这反映出前额叶对抑制过程的控制发育较为缓慢 。在与成年人的比较方面，研究人员发现，14 - 17 岁的孩子与 18 - 19 岁的年轻人相比，在平滑追踪测试中，年轻人的眼跳侵入百分比更低，这进一步证明了随着年龄增长，眼动功能会持续优化。
研究结论和讨论部分进一步阐述了该研究的重要意义。这项研究首次在较大年龄范围内同时对儿童的 OVRT-C 功能进行了全面考察，为构建儿科 OVRT-C 指标数据库提供了关键数据支持，这是研究儿童大脑功能的重要一步。一旦建立起完善的儿科 OVRT-C 数据库，将在临床和科研领域发挥巨大作用。在临床方面，它可以帮助医生更准确地诊断儿童轻微创伤性脑损伤（mTBI）以及其他神经系统疾病，如自闭症等，为疾病的早期干预和治疗提供有力依据。在科研方面，有助于深入研究神经系统疾病的发病机制，为开发更有效的治疗方法提供重要线索。同时，该研究也为后续进一步探究儿童 OVRT-C 能力的发育提供了方向，未来研究可以纳入更多的研究对象，更精确地划分年龄组，从而更深入地揭示这些能力的发育轨迹。总之，这项研究为我们打开了一扇了解儿童大脑发育的新窗户，为儿童神经健康领域的发展做出了重要贡献。
