静态与动态视觉提示对注意-运动表现的不同效应：卒中后持续注意的作用

《Frontiers in Neurology》：Differential effects of static and dynamic visual prompts on attention–motor performance: the role of sustained attention after stroke

　　

引言：视觉提示通过调节注意资源分配来增强目标导向任务中的运动表现。鉴于卒中患者常表现出注意缺陷和视觉加工受损，基于提示的干预越来越多地应用于神经康复。然而，不同提示类型如何与注意能力交互影响注意-运动表现仍不清楚。本研究旨在检测卒中患者和健康对照中静态与动态提示的不同效应。方法：采用持续注意反应任务（Sustained Attention to Response Task, SART）评估卒中患者和健康对照的持续注意。采用基于虚拟现实的目标引导任务（Target-Goal Task, TGT）比较两组间静态与动态提示的效应。结果：与对照组相比，卒中患者在注意-运动表现上表现出显著损伤。在健康个体中，动态提示与更快的反应时间、更高的前额叶氧合血红蛋白（HbO₂）水平以及更高效的脑网络拓扑（即更高的聚集系数[clustering coefficient, CC]和更短的特征路径长度[characteristic path length, PL]）相关，表明注意分配和信息整合增强。相反，卒中患者在静态提示条件下表现更好，可能由于较低的认知负荷需求。讨论：视觉提示的效应依赖于持续注意能力。这些发现强调了根据个体认知特征定制提示策略的重要性，并为个性化视觉提示康复提供了证据。

脑卒中后患者常伴有注意缺陷与视觉信息加工效率下降，这限制了其处理复杂线索信息的能力。视觉提示作为神经康复中重要的外部调控手段，通过在目标出现前提供预测性信息，引导注意资源分配并促进运动计划，从而改善目标导向任务中的运动表现。然而，静态提示与动态提示对注意-运动表现的影响是否因个体注意能力而异，目前尚不清楚。既往研究多关注单一提示类型，较少比较不同提示类型在不同注意能力个体中的效果。因此，本研究旨在通过比较卒中患者与健康对照在静态提示与动态组合提示下的注意-运动整合表现，探讨视觉提示效应与持续注意能力的关系。

研究人员招募了来自宁波康复医院的12例慢性期卒中患者（平均年龄64.7±14.4岁）和附近社区及高校的12名健康对照（平均年龄25.1±0.9岁）。采用持续注意反应任务（Sustained Attention to Response Task, SART）评估持续注意；采用基于虚拟现实的目标引导任务（Target-Goal Task, TGT）比较静态提示与动态组合提示下的反应时。使用功能性近红外光谱（functional near-infrared spectroscopy, fNIRS）记录前额叶氧合血红蛋白（HbO₂）浓度；基于Pearson相关构建脑功能网络，计算聚集系数（clustering coefficient, CC）、特征路径长度（characteristic path length, PL）和小世界性。统计采用独立样本t检验、重复测量协方差分析（ANCOVA）以及Benjamini-Hochberg错误发现率（FDR）校正。

### 研究结果

#### 3.1 行为表现

SART结果显示，卒中组平均反应时（537.31±166.18 ms）显著慢于健康组（303.75±30.30 ms，t=4.79，p<0.001）；反应时变异系数亦显著大于健康组（0.39±0.18 vs. 0.19±0.05，t=3.60，p<0.001）；漏报数和错报数虽在数值上多于健康组，但差异未达统计学意义。TGT反应时分析发现，组别与提示类型存在显著交互作用（F=4.62，p=0.042，η2=0.181）。简单效应分析显示，健康组在动态组合提示下的反应时（341.2±21.7 ms）显著短于静态提示（492.8±26.4 ms，p=0.003）；而卒中组在静态提示下的反应时（1158.4±98.3 ms）显著短于动态组合提示（1342.7±112.5 ms，p=0.018）。年龄作为协变量对反应时有显著主效应（F=6.05，p=0.023，η2=0.224）。

#### 3.2 脑血流动力学反应

前额叶HbO₂浓度分析显示，组别主效应显著（F=5.68，p=0.027，η2=0.213），同时存在显著的组别×提示类型交互作用（F=6.62，p=0.018，η2=0.240）。健康组在动态组合提示下的HbO₂浓度（0.0336±0.0392）显著高于静态提示（?0.2418±0.0348，p<0.001）；卒中组在两种提示间无显著差异，但静态提示下HbO₂浓度（0.0612±0.0348）略高于动态组合提示（?0.0167±0.0392，p=0.142）。年龄协变量对HbO₂浓度有显著影响（F=4.78，p=0.040，η2=0.185）。

#### 3.3 脑功能网络属性

在稀疏度0.1～0.5范围内，两组脑功能网络均表现出小世界属性（小世界性>1）。重复测量ANCOVA显示，健康组的聚集系数（CC）在各阈值下均显著高于卒中组（p<0.01），特征路径长度（PL）亦显著长于卒中组（p<0.01）。提示类型主效应及组别×提示类型交互作用均不显著（FDR校正后q>0.05）。因此，脑功能网络指标主要反映卒中相关的组间组织差异，而非提示条件诱导的网络拓扑改变。

### 讨论与结论

#### 讨论总结

本研究的行为与血流动力学结果一致显示，视觉提示效应依赖于群体类型：动态组合提示促进健康个体的反应速度与前额叶激活，而静态提示更适合卒中患者。这种分离可能源于持续注意能力的差异，但研究人员未直接检验SART指标与TGT指标之间的关联，因此该解释仍属假设。脑网络层面仅发现组间差异，提示网络拓扑更多反映慢性期卒中后的功能重组，而非不同提示策略的即时调节。研究局限性包括：样本量较小（每组12人）、两组年龄不匹配、患者使用非瘫痪手而对照使用右手，以及未进行预设的关联分析。未来研究需采用年龄匹配设计、更大样本，并通过相关分析或多元回归等预设统计方法进一步验证持续注意的作用，同时结合纵向干预设计评估个性化视觉提示对康复结局的影响。

#### 研究结论翻译

总之，本研究表明，静态提示与动态组合提示在卒中患者和健康对照中引发了不同的行为和神经生理反应模式。具体而言，动态组合提示促进了健康对照的更快反应并增强了前额叶激活，而卒中患者在静态提示条件下表现出更好的任务表现。进一步分析表明，动态组合提示与不同的任务相关行为模式和皮层血流动力学活动变化相关，而脑功能网络测量主要反映卒中患者与健康对照之间的组间差异，而非提示依赖的网络拓扑变化。这些发现提示，不同视觉提示策略的效果可能因个体特征而异。尽管持续注意能力的差异可能与两组在两种视觉提示条件下所表现出的不同反应模式有关，但本研究未直接检验SART表现与TGT表现、HbO₂反应或功能网络指标之间的关联。因此，持续注意在视觉提示效应中的作用仍属于假设。这些发现为理解卒中患者和健康个体对不同视觉提示策略的差异反应提供了初步的行为和神经生理学证据，并进一步提示视觉提示设计可能需要考虑注意功能和信息加工能力的个体差异。然而，此类提示策略是否能进一步促进康复训练或改善功能恢复仍待确定。未来研究应纳入更大样本，并使用预设的关联分析（如相关分析或多元回归分析）进一步检验持续注意表现与视觉提示效应之间的关系。此外，还需要纵向干预设计和临床相关的康复结局来评估个体化、自适应视觉提示策略在卒中康复中的实用价值。