医学生视频显示终端综合征的现状调查及影响因素研究

史艳琴

(山西医科大学汾阳学院 思政部,山西 汾阳 032200)

在以习近平同志为核心的党中央坚强领导下，我国网络强国战略蹄疾步稳，互联网基础设施建设飞速发展，信息技术日益强大。2018年8月20日，中国互联网信息中心公布了第42次《中国互联网发展状况统计调查报告》。此报告指出，截至2018年6月，我国网民规模达8.02亿，手机网民规模达7.88亿，占比由2016年的95.1%提升至98.3%。网民中年龄在20—29岁间的群体规模最大，占比为25.4%[1]。网民手机上网比例继续攀升，移动终端规模加速提升。随着现代信息化进程的逐步推进，人们在计算机、平板、手机等视频显示终端(video display terminal,简称VDT)的使用时间、使用频率上都有不同程度的增加。

视频显示终端综合征是一种临床综合征症候群，主要是在长时间近距离操作计算机或注视荧光屏后出现视疲劳、眼干、眼涩等症状，部分会伴有不同程度的全身症状[2]。以眼睛疲劳干涩、颈痛肩痛等为特征的视频终端综合征在各类人群中蔓延。本研究主要调查医学生VDT综合征的现状，探讨影响VDT综合征发生的相关因素，寻找增加VDT综合征发生率的危险因素，为寻求策略防治VDT综合征的发生提供实证支持和依据。

一、调查对象与方法

(一)调查对象

以方便抽样原则选取某医科大学2016级眼视光技术、医学影像以及2017级护理学专业共473名学生为研究对象，发放521份问卷，回收问卷521份，有效问卷473份，有效率90.7%。其中男生120名，占25.4%，女生353名，占74.6%。

(二)调查方法

在问卷星网站发布调查表。问卷链接地址为：https:∥www.wjx.cn/jq/28366272.aspx。

采用自编调查表“医学生视频显示终端使用情况调查”对医学生VDT使用情况进行调查。调查表包含VDT使用习惯、累积使用年限、平均每天使用时长、VDT综合征症状表现等方面。采用健康管理简表(SF-36)对医学生的总体健康状况进行调查。同时，调查表还包含了视力是否正常、周体育锻炼次数、平均每天睡眠时长等相关内容。

(三)统计处理

采用SPSS13.0进行描述性统计分析、非参数检验、相关分析、二元Logistic回归分析，以P<0.05作为有统计学意义。

二、结果与分析

(一)学生VDT设备的使用情况调查

对医学生VDT设备的使用情况进行调查。结果见图1。

图1 医学生VDT设备的使用情况

由图1可以看出，当前医学生VDT设备使用最多的是手机，占比高达99.48%。通过访谈发现，医学生在手机终端使用相当多的APP是微信朋友圈、QQ空间，其次是短视频、知乎，以及与专业相关的丁香园等。可以发现，社交平台应用几乎已全覆盖，即时信息传送的便捷、各大APP的推广、APP功能的丰富、自媒体的影响等使得医学生群体对手机以及网络的粘性不断增强。

(二)医学生VDT综合征统计结果

调查表中列出了11项症状，涉及眼部症状、肌肉骨骼系统、植物性神经系统及消化系统。上述症状中出现2种或2种以上且长期暴露在VDT环境中即诊断为VDT综合征[3]。医学生VDT综合征检出率较高，达92.7%。多数学生存在不同程度的VDT症状，各症状检出率情况见表1。

表1 医学生VDT综合征各症状检出率

由表1可见，医学生VDT综合征症状检出率最高的是眼部症状中的眼干(66.84%)、肌肉骨骼系统中的颈痛(58.03%)、植物性神经系统的困倦(55.44%)。

(三)医学生VDT综合征的描述性统计结果

对医学生性别、平均每天使用时长、累积使用年限、使用防护屏、使用习惯、视力是否正常、周体育锻炼次数、平均每天睡眠时长等方面与VDT综合征间的关系进行非参数检验，结果见表2。

表2 医学生VDT综合征的描述性统计结果

注：*p<0.05,**p<0.01,***p<0.001

从表2可以看出，医学生VDT综合征在性别、使用累积年限、使用防护屏、使用习惯、周锻炼次数、平均每天睡眠时长等方面的表现差异不显著。医学生在每天使用时长、视力是否正常两方面差异显著。

(四)不同变量与医学生VDT综合征的相关分析

对平均每天使用时长、累积使用年限、使用防护屏、使用习惯、视力是否正常、周体育锻炼次数、平均每天睡眠时长、总体健康状况等变量与医学生VDT综合征的关系作Pearson相关，结果见表3。

由表3可以看出，平均每天使用时长、总体健康状况与医学生VDT综合征在0.01水平上显著相关，累积使用年限、视力是否正常在0.05水平上相关。

表3 不同变量与医学生VDT综合征的相关分析

(五)医学生VDT综合征影响因素的二元Logistic回归分析

对各变量与VDT综合征作二元Logistic回归，找出医学生发生VDT综合征的危险因素，根据危险因素建立发生VDT综合征的预测模型。各自变量作为预测变量，是否出现VDT综合征作为二分类因变量，采用enter回归方法，对数据进行单因素和多因素Logistic回归分析，结果见表4。

表4 医学生VDT综合征影响因素的二元Logistic回归分析

由表4可以得出，总体健康状况、防护屏的使用、视力是否正常是出现VDT综合征的危险因素，即总体健康状况欠佳、平均每天使用时长较长者、视力异常的个体出现VDT综合征的风险更高。总体健康状况低分位组罹患VDT综合征是高分位组的27.9%(95%C.I.=0.103～0.756，Sig=0.012)，平均每天使用时长高分位的群体罹患VDT综合征是低分位群体的1.682倍(95%C.I.=1.007～2.810，Sig=0.047);视力异常群体罹患VDT综合征是视力正常群体的1.321倍(95%C.I.=1.094～12.842，Sig=0.035)，预测方程为p(Y)=1/1+e^(-2.877+1.275*总体健康-0.520*平均每天使用时长-1.321*视力异常)。

三、讨论及结论

本次调查发现，该医学院校学生VDT综合征检出率较高，高达92.7%，VDT症状主要表现为眼干(66.84%)。这一结果与国内其他研究者的结果基本一致[4-6]。由此可见，医学生群体中出现VDT综合征的现象普遍存在。因此，找出影响VDT综合征的影响因素，并进一步寻求防治策略，是亟待解决的一个问题。

VDT综合征在专业这一维度上差异不显著。这一点与理论假设不一致。本次调查特意选取了2016级眼视光学本科专业的学生，理论假设是眼视光学专业的大三同学在接受了眼病学、视光学、眼卫生等专业课之后会更注重对自己眼睛的保护及用眼卫生，但研究结果并不支持这一假设。考虑可能学生眼部肌肉调节能力较强，对此没有深刻的感受，所以与其他专业同学相比，在视频显示终端使用习惯及用眼卫生上并没有明显的变化。

个人总体健康状况欠佳、平均每天使用时长及视力异常会增加出现VDT综合征的风险。有研究者评估了不同视力情况下注视屏幕后的结果，发现与正常视力者相比，视力散光者出现视觉疲劳等症状的评分明显增高，说明矫正视力者可减少VDT操作过程中的视觉疲劳[7]。

本次调查涉及的相关因素仅是VDT综合征因素的一部分。有研究结果显示，学生的膳食模式与VDT综合征高相关，快餐式食物模式是VDT综合征的危险因素，均衡性食物模式与VDT综合征之间负相关[8]。VDT综合征发生的影响因素较多，发病机制复杂，未来还需进一步研究其他因素与VDT综合征的关系。

综上所述，VDT综合征已逐渐成为存在于医学生群体中的重大问题，结合VDT综合征发生的危险因素，相应地做出改变。比如，滴注眼药水、改变使用习惯、缩短单次使用时长、选高透光率的防护屏、远眺等，有针对性地进行预防，可以降低VDT综合征发生的风险。此外，学校、社会、家庭等多方联动加强用眼卫生方面的健康教育。