STANDING算法对孤立性眩晕患者中枢性病因诊断准确性的多中心前瞻性研究：优化急诊鉴别流程

这篇开创性研究验证了STANDING算法在急诊科（ED）鉴别中枢性眩晕的卓越效能。通过意大利托斯卡纳大区4家医院456例患者的前瞻性对照，证实该算法灵敏度达88.2%、特异度91.6%，阴性预测值（NPV）高达99%，较常规诊疗显著减少非增强头颅CT（NCCT）检查率（48.3% vs 66.8%）和留观时间（271 vs 339分钟）。研究为急诊眩晕标准化评估提供了循证依据。

　　

Abstract

研究首次在多中心环境下验证STANDING算法对中枢性眩晕的诊断价值。该算法通过四步床旁评估（自发性眼震方向、头脉冲试验（HIT）、站立步态分析），在456例急性眩晕患者中展现出88.2%的灵敏度和91.6%的特异度，尤其对后循环缺血性卒中（占中枢病因73.7%）具有显著识别能力。与常规诊疗相比，STANDING使NCCT检查需求降低18.5个百分点，急诊留观时间缩短68分钟。

Introduction

眩晕作为急诊常见主诉，约3%就诊与此相关，其中2-6%隐藏着中枢神经系统病变。传统评估依赖非标准化神经系统检查，导致卒中漏诊率居高不下。STANDING算法通过系统化眼震分析和前庭-眼反射检测，在单中心研究中已展现95%的敏感度。本研究旨在验证其在不同级别医疗机构的普适性。

Methods

研究纳入托斯卡纳地区1家教学医院和3家社区医院，前瞻性收集2022-2023年急性眩晕患者。经6小时理论培训和10次实操考核的急诊医师执行STANDING评估，核心步骤包括：

1. 使用Frenzel眼镜检测自发性/位置性眼震
2. 对单向水平眼震患者实施HIT
3. 站立平衡能力分级（Carmona分级1-3级）
   中枢性眩晕判定标准为：垂直/多向眼震、HIT阴性或无法独立站立。参考标准采用弥散加权MRI（DWI-MRI）或专家小组共识。

Results

最终纳入456例患者（STANDING组242例，常规组214例），中枢病变检出率8.6%（39例），其中缺血性卒中占4.2%，主要累及小脑（52.6%）和延髓外侧（21.1%）。关键发现包括：

• STANDING组假阴性仅2例（1例多发性硬化，1例病毒性脑炎）
• 阴性预测值达99%，意味着"良性"判读患者30天内基本排除中枢病变
• 资源消耗方面，STANDING组NCCT检查率（48.3% vs 66.8%）和ENT/神经科会诊率（21.1% vs 29%）显著降低
• 急诊停留中位时间缩短至271分钟（常规组339分钟）

Discussion

研究证实STANDING算法在不同级别医院均保持稳定效能，其高特异度显著减少了不必要的影像检查。值得注意的是，算法表现可能受操作者经验影响——法国同类研究中敏感度降至84%，提示标准化培训的重要性。与HINTS等现有工具相比，STANDING的优势在于整合步态评估，这对无眼震的轻度共济失调患者尤为重要。

局限性包括非随机设计和使用部分临床随访数据替代影像学金标准。未来研究可探索人工智能辅助眼震分析的增效作用。当前证据强烈支持将STANDING纳入急诊眩晕评估流程，这或将改变现行"防御性"CT检查的医疗模式。

临床意义：

1. 为《急诊眩晕诊治专家共识》提供多中心数据支持
2. 建立"床旁检查优先"的眩晕评估路径
3. 缩短DWI-MRI检查时间窗至48-72小时
4. 培训体系建议增加1个月临床督导期