计算机化注意力表现测试在神经性新冠后遗症中的有效性验证：超越传统纸笔测试的认知评估新策略

针对新冠后遗症(PCC)患者普遍存在的注意力缺陷问题，本研究通过对比计算机化注意力测试(TAP)与传统纸笔测试(TMT/MoCA)在108名受试者中的表现，发现TAP能更敏感地检测出34.4%患者的持续注意力障碍（ omissions=10.75 vs 4.21，p<0.001），其分类AUC达78%。该研究为临床识别PCC相关认知减缓（反应时RT=340.98ms vs 237.54ms）提供了数字化解决方案，并证实疲劳程度与任务错误率显著相关（r>0.30）。

　　

在全球新冠大流行后期，约5-25%的康复者面临神经性新冠后遗症(PCC)困扰，其中"脑雾"症状——包括注意力涣散、记忆减退和认知迟缓——严重影响着患者的日常生活。传统神经心理学评估如连线测试(TMT)和蒙特利尔认知评估(MoCA)虽广泛应用，却因依赖数字字母序列、测试时长不足等问题，难以捕捉PCC患者细微但致病的认知缺陷。更棘手的是，这类患者常伴随严重疲劳（研究中97%报告），使得频繁门诊评估变得不现实。德国波恩大学医学中心联合德国神经退行性疾病研究中心(DZNE)的团队在《Scientific Reports》发表的研究，首次系统验证了计算机化注意力测试(TAP)在PCC认知评估中的优越性。

研究团队采用横断面设计，对67名符合NICE标准的PCC患者和41名健康对照进行多维度评估。关键技术包括：1) 计算机化TAP 2.3.1版本测试（含警觉性、持续注意力和分配注意力子项）；2) 标准化纸笔测试(TMT-A/B和MoCA)；3) 疲劳(FSS)和抑郁(BDI-II)自评量表；4) 年龄和教育年限校正的z/T分数分析。所有数据通过ROC曲线和逻辑回归建模，并控制性别、教育等混杂因素。

主要发现

1. 基线特征差异：PCC组显著更年长（47.16±13.00岁 vs 35.90±15.27岁，p<0.001），且既往精神疾病史比例更高（34.3% vs 9.8%）。

2. 认知表现对比：

   • 持续注意力：PCC组在15分钟TAP测试中遗漏错误显著更多（10.75±1.02 vs 4.21±1.34，p<0.001），且反应时随测试时长递增（见图2）。
     
     
   • 警觉性：患者反应时延长103ms（340.98ms vs 237.54ms，p<0.001），但传统TMT-A仅显示6.6秒差异（p=0.009）。
   • 筛查工具局限：22.4%患者MoCA评分>26却存在TAP确认的注意力缺陷。

3. 分类效能：逻辑回归显示持续注意力遗漏错误是唯一显著预测因子（OR=1.14，p=0.016），TAP的AUC(0.78)优于TMT(0.72)，但差异未达统计学意义（p=0.122）。

4. 症状关联：疲劳程度与认知表现呈中度相关（持续注意力r=0.41，反应时r=0.38），而抑郁症状仅与疲劳相关（r=0.71）。

讨论与意义
该研究揭示了PCC认知障碍的两大核心特征：持续注意力衰退和普遍性认知减缓，这为"脑低唤醒假说"提供了实证支持——即疲劳相关的额顶叶网络功能下降导致认知处理速度降低。从临床实践角度看，TAP的三大优势使其成为理想工具：1) 自动化常模减少人为偏差；2) 15分钟持续注意力测试生态效度高；3) 非语言刺激规避了数字/字母序列的文化偏差。研究者特别指出，16.4%患者仅通过计算机化测试检出缺陷，这意味着传统评估可能漏诊近1/5病例。

未来研究需扩大样本验证TAP的判别效度，并探索其作为认知训练基线的潜力。该成果为国际神经COVID工作组(NeuroCOVID Taskforce)推荐的评估标准化(HL2/HL3)提供了关键证据，也为远程认知监测奠定了基础。正如通讯作者Susan Seibert强调："识别这些细微但致病的缺陷，是帮助患者重返职场和社会生活的第一步。"