《Cortex》：Mean Position of Hits in unilateral spatial neglect: An empirical validation.
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用于检测和量化划消测验中忽视的数值指标传统上依赖于遗漏计数，这可能会产生误导，因为由此得出的偏侧化指数(Laterality Indices, LIs)无法捕捉反应的空间连续性。近期的方法（如命中位置均值(Mean Position of Hits, MPH)
用于检测和量化划消测验中忽视的数值指标传统上依赖于遗漏计数，这可能会产生误导，因为由此得出的偏侧化指数(Laterality Indices, LIs)无法捕捉反应的空间连续性。近期的方法（如命中位置均值(Mean Position of Hits, MPH)）基于命中的空间位置量化忽视。MPH方法依赖于理论上基础的统计模型，该模型返回忽视指数和诊断标签，无需对照样本和截断值。然而，这种方法尚未在患者中得到实证验证。在此，研究人员将MPH应用于连续右脑损伤卒中患者样本（n=173）的三种常见划消测验（字母、星星和线条），并确定其诊断敏感性和特异性，以及其针对结合常规神经心理学测验（排除三种划消测验）和结构化临床观察的独立参考标准量化忽视严重程度的能?。字母、星星和线条的MPH敏感性分别为88.6%、87.1%和65.2%，特异性分别为84.1%、95.3%和97.7%。研究人员还将MPH诊断准确性与基于经典截断值方法的两种替代程序（带截断值的MPH和传统偏侧化指数(LIs)）进行了比较。此类替代程序产生了相当的诊断准确性。回归分析显示，MPH指数与忽视严重程度的临床评级的相关性比偏侧化指数(LIs)更密切。总体而言，结果表明MPH是一种有效且用户友好的方法，适用于临床评估和科研应用，允许跨时间、环境和划消测验进行比较。
该研究发表于《Cortex》。研究背景方面，单侧空间忽视(Unilateral Spatial Neglect, USN)是影响空间注意过程的神经心理综合征，常发生于右半球获得性脑损伤后。目前划消测验中常用的偏侧化指数(Laterality Indices, LIs)基于左右遗漏或命中计数，属于空间非连续测量，可能无法准确反映忽视严重程度的不同空间偏差幅度，且固定截断值存在任意性问题。MPH作为基于空间连续分布的替代方法，虽理论上优越但尚未在患者群体中经实证验证。为此，研究人员在173例右脑损伤(Right-Brain-Damaged, RBD)卒中患者中应用MPH于三种划消测验，旨在验证其诊断准确性、与带截断值MPH及传统LIs的比较、以及与临床严重程度的相关性。
关键技术方法包括：招募2023年1月至2025年1月单中心康复医院的173例连续RBD卒中住院患者，分为忽视组(N+)、非忽视组(N?)及独立非忽视对照组(CN?)；以专家神经心理学家综合5项标准化测验及结构化临床观察构成的参考标准诊断忽视及评定严重程度（边界、轻度、中度、重度）；采用MPH忽视诊断2.1版(MPHND)计算诊断用C-MPH及严重度量化用LCR-MPH并获单尾p值；计算传统LIs；以参考标准为基准计算标准MPH、基于CN?计算截断值的MPH(MPH with cut-offs)及传统LIs的敏感性、特异性等，用McNemar检验比较，用有序逻辑回归分析MPH指数与LIs和临床严重程度的关系。
研究结果部分保留原文小标题简述如下：
3.1. Participants：N+与N?组在年龄和中风后时间上有差异，但回归显示二者与LCR-MPH无显著关联；N+组更多伴视野缺损、个人及空间忽视；N+组50.0%重度、34.4%中度、14.4%轻度、1.1%边界忽视。
3.2. Sensitivity and specificity of the standard MPH：字母、星星、线条的敏感性分别为88.6%、87.1%、65.2%，特异性分别为84.1%、95.3%、97.7%；假阳性多发生于字母（20.0%的N?），假阴性多发生于线条（34.8%的N+），假阴性多数在线条上无遗漏或遗漏对称分布且C-MPH接近零。
3.3. Sensitivity and specificity of the MPH with cut-offs：字母、星星、线条ROC曲线下面积(Area Under the Curve, AUC)分别为.97、.95、.90，最佳截断值与CN?衍生的截断值非常接近，诊断准确性与标准MPH相当。
3.4. Comparison of sensitivities and specificities between standard MPH and MPH with cut-offs：扩展McNemar检验显示各测验敏感性及特异性均无显著差异，两程序诊断准确性相当。
3.5. Sensitivity and specificity of traditional LIs：字母、星星、线条敏感性分别为88.6%、87.1%、65.2%，特异性分别为82.2%、95.3%、97.7%，整体准确性与标准MPH相近。
3.6. Comparison of sensitivities and specificities between standard MPH and traditional LIs：除星星整体检验显著但分项无差异外，其余测验敏感性及特异性均无显著差异。
3.7. Neglect severity：有序逻辑回归显示LCR-MPH指数在所有模型中均显著预测临床严重程度（所有p < .001），而LI单独或联合时非显著；似然比检验表明加入LI未改善模型拟合（所有p ≥ .68）；LCR-MPH随严重程度增加呈梯度右偏，LI在字母中无梯度甚至中度高于重度，星星存在地板效应，线条中重度患者LI为中间值，表明MPH比LI更能捕捉严重程度连续性。
讨论部分总结：研究人员指出标准MPH在各测验中诊断准确性高（多约90%），假阳假阴率低，与带截断值MPH及传统LIs相当，且MPH指数较LI更符合临床严重程度评级。MPHND提供空间连续指数、p值诊断标签及数字化存储，避免非偏侧化缺陷致假阳性膨胀，适用新测验设计无需对照数据。假阳性多在字母可能因目标密集及分心物致拥挤或注意负荷；假阴性多在线条因线条测验简单敏感性低，强调需多测验检测偏差。带截断值MPH在本样本未如预期增假阳，或因非偏侧化缺陷与忽视严重度相关及样本排除极严重认知缺陷者。传统LIs诊断准确性可比但因非空间连续致严重程度量化误导。局限含严重程度评级未正式验证及缺评分者间信度、样本为连续RBD卒中不含左脑等异质群体、缺病变大小及一般认知缺陷数据。结论部分翻译：总体而言，结果表明所有程序在检测忽视方面同样准确（均约90%），仅因测验特征（如目标数量空间布局分心物）有细微差异。除相当的诊断准确性外，使用MPHND具若干附加优势：（i）在单一工具中提供诊断标签及忽视严重程度指数，允许跨时间、测验和环境比较；（ii）防止对忽视严重程度的潜在误导性估计，因LCR-MPH较LI更贴合临床严重程度评级；（iii）支持高效数字化存储与检索；（（iv）其为临床医生及研究人员之有用工具，提供准确诊断标签及忽视严重程度之空间连续指数，较LI更能捕捉个体间差异并支持相关研究分析；（v）其在设计“划消格式”新测验时尤有用，当所有模型假设满足时可绕过对照数据收集；最后但非最不重要，（vi）其旨在避免因忽视以外缺陷致极少划消患者之假阳性率膨胀（尽管此类患者在样本中极罕见，可能因非偏侧化缺陷严重程度与忽视严重程度密切相关）。基于此，研究人员认为更广泛采用如标准MPH之量化程序可大幅改善RBD患者及单侧空间忽视管理中神经心理评估及临床实践之标准化与质量，更重要的是可推动向基于理论及统计之忽视量化方法转变。除MPH方法之具体贡献外，研究人员强调神经心理学诊断准确性研究更广泛之方法学建议：确保用于确定截断值之对照组与验证样本独立，及用于诊断之测验与待验证之测验独立至关重要，虽此考虑似琐碎，但文献中并非总被遵循，包括具影响力之研究，确保此方法严谨性乃获得可解释可复制结果之必要条件。
