《Brain Sciences》：Video-Oculography-Based Detection of Skew Deviation in Patients Experiencing Dizziness in the Outpatient Setting: A Prospective Diagnostic Accuracy Study
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背景：斜视偏斜是一种由脑干或小脑功能障碍引起的垂直性眼位偏斜，在急性前庭综合征中与中枢病变密切相关，但尚未在门诊环境中系统研究。这项基于门诊的研究评估了视频眼动描记法（VOG）引导的斜视偏斜的患病率、其对后颅窝病变的诊断价值以及自动VOG算法检测斜视偏斜的准
背景：斜视偏斜是一种由脑干或小脑功能障碍引起的垂直性眼位偏斜，在急性前庭综合征中与中枢病变密切相关，但尚未在门诊环境中系统研究。这项基于门诊的研究评估了视频眼动描记法（VOG）引导的斜视偏斜的患病率、其对后颅窝病变的诊断价值以及自动VOG算法检测斜视偏斜的准确性。方法：研究人员连续招募了18个月内就诊于神经内科门诊的头晕患者，并进行了VOG引导的交替遮盖试验。垂直眼位偏差由VOG软件自动量化，并通过专家审查VOG轨迹和/或视频进行验证（专家审查构成本研究的金标准）。研究人员分析了斜视偏斜的患病率及其对后颅窝病变的诊断性能。采用受试者工作特征（ROC）分析和曲线下面积（AUC）评估自动算法。结果：在226名头晕患者中，斜视偏斜的检出率为5.3%（95% CI 3.1–9.1%）。对于预测后颅窝病变，斜视偏斜的敏感性为23.7%（95% CI 13.0–39.2%），特异性为98.4%（95% CI 95.4–99.5%），阳性预测值为75.0%（95% CI 46.8–91.1%），阴性预测值为86.4%（95% CI 81.2–90.4%）。自动VOG算法在检测斜视偏斜方面表现出良好的性能，右眼AUC为0.88（95% CI 0.77–0.99），左眼AUC为0.94（95% CI 0.91–0.97）。结论：斜视偏斜在门诊头晕患者中不常见，但其高阳性预测值支持其作为后颅窝病变辅助预测指标的价值。尽管自动VOG算法表现出良好的性能，但由于可能发生假阳性结果，仍需专家审查轨迹和/或视频。
### 论文解读文章
**研究背景与问题**
斜视偏斜是一种由脑干或小脑功能障碍引起的垂直性眼位偏斜，其病理生理基础涉及前庭重力感知通路（vestibular graviceptive pathways）的损伤。在急性前庭综合征（AVS）中，斜视偏斜与中枢病变高度相关，常作为HINTS检查（Head-Impulse、Nystagmus、Test of Skew）的一部分用于鉴别后颅窝卒中和前庭神经炎。然而，既往研究主要集中于急诊室环境，斜视偏斜在门诊头晕患者中的患病率、对后颅窝病变的预测价值以及能否通过自动化视频眼动描记法（VOG）系统可靠检测，均缺乏系统评估。门诊患者常处于亚急性或慢性期，前庭代偿可能使斜视偏斜信号减弱，但其临床意义尚未明确。此外，VOG系统在门诊常规用于评估头晕，但其中嵌入的自动算法检测斜视偏斜的准确性尚不清楚。因此，本研究旨在：（1）确定门诊头晕患者中斜视偏斜的患病率；（2）评估斜视偏斜预测后颅窝病变的诊断准确性；（3）评估自动VOG算法在常规实践条件下检测斜视偏斜的性能。该研究发表在《Brain Sciences》。
**主要技术方法**
本研究采用前瞻性设计，连续纳入2024年至2025年期间就诊于某大学附属医院神经内科门诊的头晕患者。排除标准包括：无症状发作性前庭综合征（如前庭性偏头痛、梅尼埃病）间歇期患者、仅表现位置性眩晕（如良性阵发性位置性眩晕）且直立位交替遮盖试验时无症状者，以及单眼或双眼失明患者。最终纳入226例患者，其中137例（60.6%）为女性，平均年龄64.4±13.1岁。主要技术方法包括：（1）使用双筒VOG系统（VertiGoggles，型号ZT-VNG-II，上海泽尼特医疗科技有限公司）进行交替遮盖试验，软件自动计算垂直偏差角度；（2）专家审查VOG轨迹和/或视频作为识别斜视偏斜的金标准，特征性表现为交替遮盖过程中的重复方波模式；（3）采用受试者工作特征（ROC）分析评估自动算法的诊断准确性，并计算曲线下面积（AUC）；（4）计算斜视偏斜预测后颅窝病变的敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值。所有分析使用SPSS 23.0版。
**研究结果**
**3.1 人口学数据与门诊头晕患者中斜视偏斜的患病率**
通过描述性统计，研究人员发现226例患者中，38例（16.8%）存在后颅窝病变，包括脑干病变21例、小脑病变6例、两者均受累11例。经专家审查验证，12例患者被确定为斜视偏斜，患病率为5.3%（95% CI 3.1–9.1%）。188例无后颅窝病变的患者中，包括单侧前庭病变66例、双侧前庭病变18例、持续性姿势-知觉性头晕（PPPD）70例及其他诊断27例。
**3.2 自动检测斜视偏斜的定量分析准确性**
通过Mann-Whitney U检验，研究人员发现斜视偏斜患者右眼和左眼的垂直偏差角度中位数分别为2.3°（IQR 2.2°）和2.7°（IQR 1.1°），显著高于无斜视偏斜患者（右眼0.7°、左眼0.8°，p<0.001）。ROC分析显示，右眼垂直偏差角度检测斜视偏斜的AUC为0.88（95% CI 0.77–0.99），最佳截断值为1.45°（约2.5棱镜度），敏感性91.7%，特异性83.2%；使用更高截断值3.3°时，敏感性降至25.0%，特异性升至97.2%。左眼AUC为0.94（95% CI 0.91–0.97），最佳截断值1.65°，敏感性100%，特异性83.6%；3.3°截断值下敏感性25.0%，特异性96.7%。
**3.3 斜视偏斜预测后颅窝病变的准确性**
通过计算诊断准确性指标，研究人员发现12例斜视偏斜患者中，9例存在后颅窝病变，阳性预测值为75.0%（95% CI 46.8–91.1%）；其余3例中，2例诊断为前庭神经炎，1例诊断不明确。在38例后颅窝病变患者中，仅9例表现出斜视偏斜，敏感性为23.7%（95% CI 13.0–39.2%）；在188例无后颅窝病变患者中，仅3例有斜视偏斜，特异性为98.4%（95% CI 95.4–99.5%），阴性预测值为86.4%（95% CI 81.2–90.4%）。值得注意的是，后颅窝病变患者与非后颅窝病变患者的垂直偏差角度大小无显著差异。
**讨论与结论**
讨论部分指出，本研究首次报告了门诊头晕患者中斜视偏斜的患病率（5.3%），虽然不高，但其高特异性（98.4%）和阳性预测值（75.0%）表明，斜视偏斜的存在强烈提示中枢病变。与急性期相比，门诊患者敏感性较低（23.7%），可能与前庭代偿有关。自动VOG算法表现出良好性能（AUC 0.88–0.94），但假阳性结果（如眨眼伪影）仍需要专家审查轨迹和/或视频。研究局限性包括：并非所有患者均接受脑MRI，可能高估敏感性；样本量小影响亚组分析；缺乏独立队列验证截断值。研究结论：尽管斜视偏斜在门诊头晕患者中不常见，但其存在对中枢病变具有98.4%的特异性，因此仍是识别脑干或小脑病变的有价值辅助体征。虽然单独使用时敏感性较低，但交替遮盖试验简单快速实用，可作为全面前庭检查和VOG评估的有益补充。自动VOG算法表现出良好性能，但伪影仍是限制因素，因此当前一代系统仍需人工检查VOG轨迹。未来基于人工智能的检测可能实现可靠自动检测，使斜视偏斜的检测更快、更高效。
