《Child Neuropsychology》：A new task of sustained attention: investigating the role of ADHD symptoms and response time variability in a task requiring children and adolescents to wait
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注意缺陷多动障碍（Attention Deficit Hyperactivity Disorder, ADHD）个体通常比匹配的同伴在认知任务中表现出更大的反应时变异性（response time variability, RTV）。这被认为是由于与唤醒水平降
注意缺陷多动障碍（Attention Deficit Hyperactivity Disorder, ADHD）个体通常比匹配的同伴在认知任务中表现出更大的反应时变异性（response time variability, RTV）。这被认为是由于与唤醒水平降低相关的偶发极慢反应出现频率更高所致。为检验这一假设，研究人员设计了一项新的、唤醒度较低的持续注意任务，命名为消失检测任务（Disappearance Detection Task, DDT）。本研究旨在探究在该新型低唤醒持续注意任务及持续注意反应任务（Sustained Attention to Response Task, SART）中，反应时变异性与ADHD症状水平之间的关系。共有28名儿童和49名青少年参与研究。在两项任务中，ADHD症状水平均与反应时变异性指标SDRT（反应时标准差）和tau相关，但与sigma无关。在DDT中，ADHD症状水平较高的儿童出现更多虚报错误（commission errors），且目标检测准确性（d′）较低；而青少年的虚报错误数和d′则不受ADHD症状水平影响。这一模式在SART中未出现。青少年在DDT中的目标敏感性低于SART，表明DDT对他们更具挑战性；儿童在DDT中的反应标准（criterion）较SART更高，表明他们对目标判定缺乏信心。结果表明，RTV指标与其他反应时指标相比，与ADHD症状的关联更为一致；DDT是测量持续注意和反应抑制的敏感任务，尤其在儿童以及ADHD症状水平较高的儿童中。
注意缺陷多动障碍（Attention Deficit Hyperactivity Disorder, ADHD）的核心特征之一是难以维持对任务的注意。已有理论认为，这种持续注意困难与低唤醒（hypo-arousal）有关。然而，现有持续注意任务常具有唤起性特征，可能干扰对自我维持注意的测量。例如，持续注意反应任务（Sustained Attention to Response Task, SART）以快速、固定间隔呈现刺激，目标刺激的出现（onset）本身可吸引注意力并提高警觉。为更纯净地测量持续注意，研究人员设计了消失检测任务（Disappearance Detection Task, DDT），通过刺激的消失（offset）而非出现来要求反应，并延长和随机化刺激间隔，使任务更为单调。本研究旨在检验ADHD症状水平与反应时变异性（response time variability, RTV）的关系，并评估DDT作为持续注意任务的有效性。研究纳入28名儿童（9-12岁）和49名青少年（15-18岁），完成DDT和SART，使用Conners 3 ADHD指数评估ADHD症状水平，并计算平均反应时、反应时标准差（SDRT）、遗漏/虚报错误、d′（辨别力指标）、criterion（反应标准）、μ、σ和τ等九项指标。结果显示，在两项任务中，ADHD症状水平均与SDRT和τ显著正相关，但与σ无关；DDT中，高症状儿童表现出更多虚报错误和更低的目标辨别力，青少年无此模式。这些结果表明RTV指标（尤其τ）与ADHD症状的关联是稳定的，DDT对儿童、尤其是高症状儿童的持续注意和反应抑制表现敏感。该任务为低唤醒状态下持续注意的测量提供了新工具。
关键技术方法包括：样本来自当地小学、中学和大学心理学课程，最终纳入25名儿童和47名青少年；DDT要求被试对四个数字中一个数字的消失进行反应（消失数字为1、2、4时按键，3不按键），刺激持续4-6秒随机化；SART为经典的快速呈现数字任务；ADHD症状通过Conners 3 ADHD指数评定，部分由父母报告，部分自我报告；智力使用Wechsler简明智力量表（WASI）估计。行为指标通过线性模型（Linear Model, LM）、广义线性模型（Generalized Linear Model, GLM）和线性混合效应模型（Linear Mixed Effects Model, LMEM）分析，自举置信区间（bootstrap CI）检验系数；ex-Gaussian参数拟合采用Lacouture和Cousineau方法；d′和criterion由信号检测论计算；任务间相关性使用Pearson或Spearman相关。
（1）ADHD症状与年龄对DDT表现的影响：通过线性模型和广义线性模型分析发现，ADHD症状水平越高，SDRT和τ越大，但σ、平均RT、μ、误差数、d′和criterion无显著主效应。年龄主效应显著：青少年比儿童反应更快、变异性更小、错误更少，d′更高，criterion更小。ADHD指数与年龄的交互作用显著：在儿童中，高症状水平与更多的虚报错误和更低的d′相关；在青少年中则无此关联。
（2）ADHD症状与年龄对SART表现的影响：类似分析显示，高ADHD症状与更高的SDRT和τ相关，与更低的μ相关；高症状水平与更少的遗漏错误相关，且青少年中该关联更明显。未发现ADHD症状与虚报错误、σ、d′或criterion的显著关联。年龄效应显著，青少年表现优于儿童。
（3）DDT与SART表现比较：采用线性混合效应模型（LMEM）分别对儿童和青少年进行分析，因d′和criterion不受试次数和间隔差异影响。青少年在SART中的d′显著高于DDT，表明DDT对目标辨别更难；儿童在DDT中的criterion显著高于SART，表明儿童在DDT中更谨慎、更不愿意将刺激判定为目标。
（4）DDT与SART表现测量之间的相关性：计算两任务各指标的相关性发现，平均RT、SDRT、错误数和d′的相关较高，而criterion和ex-Gaussian参数的相关较弱。提示两任务虽都测量持续注意和反应抑制，但某些认知过程存在差异。
讨论部分指出，DDT尤其对儿童构成更高挑战，且能揭示ADHD症状与反应抑制/持续注意的交互作用；儿童高症状者的表现可能反映了延迟厌恶和注意脱落。SART主要敏感于年龄相关差异，而DDT对ADHD症状更敏感。SDRT和τ与ADHD症状的关联不依赖任务设计，支持τ反映注意脱落的观点。研究存在局限性，包括样本非临床、ADHD指数来源不一致、DDT试次较少等。未来需通过系统操控任务参数、纳入临床样本、评估重测信度来进一步检验DDT。研究结论：总之，研究人员设计了一项新的任务来考验持续注意系统。对于儿童，尤其ADHD症状较高的儿童，DDT比SART更难，这些被试出现更多虚报错误、目标检测能力更差。儿童在DDT中比SART表现更慢、更不稳定，且对目标判断更谨慎。与SART一样，DDT检测出高ADHD症状者更大的反应时变异性。DDT是衡量持续注意和反应抑制的有效任务，尤其适用于儿童和ADHD症状较高的儿童。
