综述：数字化阿基米德螺旋绘图测试的临床应用与测量特性范围综述

这篇综述系统评价了数字化阿基米德螺旋绘图测试（DAST）在帕金森病（PD）和特发性震颤（ET）等运动障碍中的可靠性、效度和响应性，揭示了其在精细运动功能评估中的潜力，同时指出设备、任务设计和分析方法的标准化的必要性。

　　

摘要

数字化阿基米德螺旋绘图测试（DAST）通过高精度传感器捕捉绘图轨迹，为帕金森病（PD）和特发性震颤（ET）的震颤评估提供了客观方法。尽管其在临床和研究中的应用日益广泛，但测量特性仍存在探索不足的问题。本综述纳入120项研究，发现84项聚焦PD或ET，其余拓展至多发性硬化（MS）、共济失调等疾病。66.6%的研究使用数字平板采集数据，但任务设计、指标和分析方法的异质性限制了临床标准化。

背景

传统的阿基米德螺旋测试依赖视觉评分，存在评分者间变异（Cohen's加权κ为0.56–0.90）。DAST通过数字化设备（如Wacom平板）记录位置、压力等参数，采样率达133–200 Hz，结合机器学习（ML）分析，可检测细微运动异常。然而，设备差异和操作偏倚可能影响结果可靠性。

方法

通过检索6大数据库（如MEDLINE、Scopus），筛选出120项研究。数据提取涵盖设备类型（平板占66.6%）、绘图任务（自由绘制或模板追踪）及测量属性（43.3%研究报道了效度或信度）。

结果

可靠性：14项研究显示DAST在PD/ET中测试-重测信度优异（ICC 0.74–0.97），但其他疾病证据有限。

效度：45项研究证实DAST与金标准（如UPDRS-III、FTM评分）强相关（r=0.7–0.9），尤其在震颤振幅和频率分析中。

响应性：6项研究证明DAST可敏感捕捉左旋多巴（l-dopa）和深部脑刺激的疗效变化。

结论

DAST在PD/ET中展现出强大的测量性能，但需统一协议以提升跨研究可比性。未来应扩大应用至认知障碍等领域，并优化ML模型的临床解释性。

未来方向

1. 标准化：明确设备参数（如采样率）和任务指令（如绘图速度）。

2. 技术整合：结合AI自动化评分，但需验证其测量属性。

3. 临床转化：筛选最具临床意义的指标（如运动平滑度），简化结果解读。

局限性

未纳入非英文文献，且未评估方法学质量，可能影响结论泛化性。

（注：全文严格依据原文缩略语及符号规范，如UPDRS为Unified Parkinson's Disease Rating Scale，FTM为Fahn–Tolosa–Marin评分。）