注意力表现测试在COVID后神经病情中的有效性
Susan Seibert1,2, Irina Eckert3, Catherine N Widmann4,5
1Center for Neurology, University of Bonn Medical Center, Bonn, Germany. Susan.Seibert@dzne.de.
Scientific reports
|July 7, 2025
概括
计算机化测试显示了在神经后COVID状态 (PCC) 中检测注意力缺陷的前景. 注意力表现测试 (TAP) 确定了传统测试中遗漏的障碍,有助于PCC诊断.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 认知心理学 认知心理学
- 神经学 神经学
背景情况:
- 神经后COVID疾病 (PCC) 经常表现为注意力缺陷影响日常生活.
- 传统的基于纸质的评估,如Trail-Making Test (TMT),可能无法完全捕捉这些微妙的损害,原因是持续时间的限制和依赖于连续任务.
研究的目的:
- 评估计算机化注意力表现测试 (TAP) 的三个子测试的有效性,作为识别PCC注意力缺陷的敏感工具.
- 将TAP子测试的诊断准确性与标准纸质神经心理测试进行比较.
主要方法:
- 这项NEURO LC-19 DE研究包括108名参与者 (67名PCC患者,41名对照),年龄在18-79岁之间.
- 神经心理测试包括TAP子测试,TMT和蒙特利尔认知评估.
- 使用接收器操作特征 (ROC) 分析和回归模型来评估损伤流行率和分类能力.
主要成果:
- 在三分之一的PCC患者中,TAP子测试检测到显著的持续注意力和处理速度障碍,显示出比传统测试更高的灵敏度.
- 在PCC分类中,TAP实现了78%的曲线下的面积 (AUC).
- 持续的注意力缺失是区分群体的显著预测因素 (OR=1.14,p=0.016). 疲劳与表现负相关 (r>0.30,p<0.05).
结论:
- 认知减速是神经PCC的一个常见但经常被低估的症状.
- 与传统评估相比,计算机化的TAP在PCC中提高了注意力缺陷的辨别能力.
- TAP的自动化功能和独立于字母和数字序列的独立性增强了其在临床环境中用于PCC评估的实用性.
