自由观看眼动联合过度补偿校正提升亚急性期卒中视觉空间忽略分类

《Journal of Neuropsychology》：Superior classification of visuospatial neglect in the subacute phase through free-viewing and considering overcompensation

　　

视觉空间忽略（visuospatial neglect）是卒中后常见的空间注意障碍。传统纸笔任务广泛用于诊断，但在亚急性期敏感性有限，部分归因于补偿及（过度）补偿策略。先进测量，包括自由观看（free viewing）期间眼动追踪评估的注视偏倚和改良线段平分（line bisection）评分，可能提高诊断准确性，但鲜少在临床样本中检验。研究人员比较了传统指标（消去中心（Centre of Cancellation, CoC）、方向性平分误差（directional bisection error, DBE））与先进指标（端点权重偏倚（endpoint weightings bias, EWB）、自由观看期间平均水平注视位置（mean horizontal gaze position）），在入住康复机构的卒中患者（n=34）和年龄匹配健康对照（n=32）中，考察哪些指标最能区分亚急性期忽略与非忽略。研究人员还检验了鉴于过度补偿可掩盖标准评分中的缺陷，方向无关（绝对）偏差是否较方向性偏差更能捕捉忽略。方向无关评分显示出更优区分度。此外，基于先进指标的逻辑回归（logistic regression）模型优于基于传统指标的模型。最强的忽略检测由方向性平分误差与平均水平注视位置联合实现。这些发现支持基于眼动追踪的评估与传统忽略任务具有互补价值，并强调考虑（过度）补偿行为的重要性。

研究背景：视觉空间忽略（visuospatial neglect）是卒中后空间注意障碍，表现为不能注意对侧半视野刺激。其右半球卒中后发生率约38%，左半球约18%；忽略患者住院康复时间近乎无忽略者两倍，出院后功能独立性较低，照护负担增加。多数患者在卒中后12–14周内改善，但约40%在1年后仍有症状。忽略在急性期易识别，而亚急性期（卒中后1–6个月）检测变难。临床常用纸笔任务（取消、线段平分、画钟、临摹等），逾70%心理师使用；但患者可在任务中处于正常范围，却在日常生活中碰撞障碍物、只化妆一侧或驾驶不安全。可能原因是康复训练使患者采用补偿策略（如视觉扫描治疗），结构化任务表现改善不一定代表空间注意恢复；传统评估处于受控静态环境，难反映日常复杂需求，且多数神经心理测量未考虑过度补偿（overcompensation），即与病灶侧预测相反的偏倚，线性界值可能漏诊。将患者误判为“恢复”会影响康复目标和出院建议，因此需要能区分真实恢复与被（过度）补偿掩盖表现的工具。既往先进指标如线段平分的端点权重偏倚（endpoint weightings bias, EWB）和自由观看平均水平注视位置（mean horizontal gaze position）显示敏感性，但少在异质亚急性康复样本中比较。本研究比较传统指标（消去中心（Centre of Cancellation, CoC）、方向性平分误差（directional bisection error, DBE））与先进指标（EWB、平均水平注视位置），并检验方向无关绝对评分是否改善分类；纳入不同病灶侧、卒中类型及接受不同程度补偿训练的亚急性患者。

研究内容与意义：研究人员在卒中后亚急性期住院康复患者和年龄匹配健康对照中，比较传统与先进结局指标区分忽略与非忽略的能力，并考察过度补偿的影响。结果显示，方向无关（绝对）评分较方向性评分更能区分忽略；基于先进指标的模型略优于传统模型；最佳模型为绝对DBE与平均水平注视位置联合，优于单用传统或先进模型。该研究支持自由观看眼动评估作为传统忽略任务的补充，并提示分析时应考虑（过度）补偿行为；其临床意义在于为康复期忽略检测、监测、目标设定和治疗效果评价提供更敏感的指标组合，但尚需更大独立样本验证。

关键技术方法：样本为荷兰De Hoogstraat康复中心2024年10月至2025年12月招募的34例亚急性期住院卒中患者和32名年龄匹配健康对照，涵盖不同卒中类型与病灶侧。使用数字化星形消去（CoC）、数字化线段平分（24试次，计算DBE与EWB）和自由观看眼动追踪（EyeLink 1000 Plus，60 Hz；CAT2000/MIT300等图像；取前20次注视的平均水平注视位置）。指标按健康对照转换为z分数，左半球病灶者原始分反向；比较方向性与绝对复合分，行Mann–Whitney U检验；构建传统、先进及混合逻辑回归模型，以贝叶斯信息准则（Bayesian Information Criterion, BIC）、曲线下面积（Area Under the Curve, AUC）、F1分数（F1-score）、敏感度和特异度评价。

研究结果：

参与者（Participants）：共纳入34例卒中患者，平均年龄62.9岁，卒中后平均82.2天（范围27–223天）；17例右半球病灶、11例左半球病灶、6例其他（双侧、小脑或脑干等）。13例被临床诊断为忽略（右半球忽略10例、左半球忽略1例、其他2例）；健康对照32名，平均年龄56.8岁。研究通过临床诊断分组，并将无忽略患者与健康对照合并为对照/非忽略组，以比较各指标相对区分能力。

控制过度补偿的相关性（Relevance of controlling for overcompensation）：研究人员分别计算传统指标（DBE与CoC）和先进指标（EWB与平均水平注视位置）的方向性及绝对复合z分数，并用Mann–Whitney U检验比较忽略组与对照组。传统指标方向性复合分无显著组间差异（p=.209，r_rb=.23），绝对复合分在忽略组更高（p=.016，r_rb=.44）；先进指标方向性复合分差异边缘（p=.051，r_rb=.35），绝对复合分差异显著（p<.001，r_rb=.69）。结果表明，方向无关绝对评分较方向性评分更能区分亚急性期忽略。

传统与先进结局指标比较（Comparing traditional and state-of-the-art outcome measures）：基于绝对分数的逻辑回归显示，传统模型解释力有限（伪R²=.36），其中DBE对忽略分类有贡献，CoC无显著贡献；先进模型解释力相近或略优（伪R²=.37，较传统模型ΔBIC=.86），EWB与平均水平注视位置均有显著贡献。说明先进指标组合整体略优于传统指标组合，但差异并不悬殊。

探索性分析：结合传统与先进模型的最佳预测指标（Exploratory: Combining the best predictors from traditional and state-of-the-art models）：将传统模型中的DBE与先进模型中的平均水平注视位置联合，得到最佳混合模型（伪R²=.55，AUC=.94，F1分数=.75，准确率91.0%，敏感度69.2%，特异度96.2%）；其BIC低于传统模型（ΔBIC=12.65）和先进模型（ΔBIC=11.79），且DBE与平均水平注视位置均显著贡献。结果表明，最强的忽略检测来自传统线段平分指标与自由观看眼动指标的组合。

讨论与结论：作者指出，绝对（方向无关）偏差较方向性指标更敏感，可能反映过度补偿会掩盖方向性偏倚；先进模型虽优于传统模型，但最佳模型并非单纯依赖先进指标，而是DBE与自由观看平均水平注视位置的组合。自由观看无需言语或运动反应、指令简单且对临床医生较直观，但需额外设备，少数患者因眼动难以追踪而受限。与预期相反，DBE较EWB为更强预测因子；作者讨论本研究仅24试次，而EWB可靠性在约72试次时接近DBE，试次较少可能降低EWB稳定性并低估其预测价值。CoC贡献较低，可能与数字化线段平分在反应后立即消失、限制利用已平分线作空间参照，以及患者取消任务表现较好、CoC变异较小有关；也不能排除部分患者测试时忽略已恢复，但忽略组与非忽略组在线段平分和自由观看上仍有差异，故任务依赖性表达亦可能起作用。作者强调，过度补偿可产生与典型方向相反的偏倚；本样本中仅1例右半球忽略患者出现明确过度补偿，但方向变异仍重要，因为非典型偏倚方向者最易被传统方向性界值漏诊。绝对复合分显示显著组间差异而方向性复合分未显示，支持以偏离健康对照均值的绝对幅度检测病理性空间偏倚。未来需更大样本验证、建立规范界值、系统考虑视觉野缺损、纵向评估及治疗特征，并探索指标组合与忽略亚型及恢复模式的关系。

研究结论部分翻译：研究人员的发现表明，当选择性结合传统与先进结局指标时，忽略分类最准确。最佳表现模型（即方向性平分误差与平均水平注视位置）优于传统模型和先进模型。这些发现初步支持将自由观看作为与传统任务和结局指标并行的补充评估用于临床实施，以改善忽略的检测和监测；但在将这些发现转化为临床实践前，仍需在更大、独立样本中验证。从临床角度看，研究人员的目标是确定哪些指标能够可靠支持康复期间对忽略的系统监测，从而辅助目标设定、治疗计划及新治疗的效果评价。