身体发育、用眼行为及环境对学龄儿童近视的影响

张 亚, 苏 鸣, 梁玲玲, 孙艳华

(石家庄爱尔眼科医院 视光科, 河北 石家庄, 050006)

近视是最常见的屈光不正,是世界范围内引发视力障碍的主要原因[1]。根据2022年对中国7～12 岁儿童近视患病率的荟萃分析[2]报道,与2008年之后相比,近视患病率从25.3% 上升到32.8%,近视防控形势严峻。研究[3]显示身高、体质量及体质量指数(BMI)与眼轴长度(AL)显著相关,眼轴长度伴随身体的发育而增长,眼的屈光状态也伴随身体发育而变化。2022年2月,中华预防医学会公共卫生眼科分会发布《中国学龄儿童眼球远视储备、眼轴长度、角膜曲率参考区间及相关遗传因素专家共识》,通过眼轴、角膜曲率半径(CR)评估学龄儿童眼屈光发育。本研究探讨身体发育[身高、体质量、BMI]、眼生物发育[AL、CR、晶体厚度(LT)、中央角膜厚度(CCT)、前房深度(ACD)]及屈光状态的关系,分析身体发育、眼生物发育对学龄儿童近视的影响,现将结果报告如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料

随机抽取本市2021年5—9月某重点小学三年级及五年级小学生共257人,使用可穿戴设备Clouclip监测其用眼行为及环境,并进行眼部屈光、眼生物参数及身体发育检查。将规范佩戴Clouclip M2并接受相关检查者纳入统计分析,共212人,其中三年级134人, 五年级78人。纳入标准: ① 受检期间规范佩戴Clouclip M2者; ② 除屈光不正外,眼部检查无明显异常者。排除标准: ① 有弱视或眼部疾病者; ② 既往有眼外伤史者; ③ 全身或心理疾病者; ④ 未按要求规范佩戴Clouclip M2者或Clouclip M2采集数据不满7 d者; ⑤ 既往佩戴角膜塑形镜、多焦点软镜、离焦硬性透气性角膜接触镜(RGP)和长期滴用低浓度阿托品滴眼液或使用红光照射者。

1.2 研究方法

征得班主任老师、学生及家长同意后发放可穿戴设备眼镜夹扣Clouclip M2, 并对受检学生进行7 d的用眼行为及环境监测(包含5个工作日和2个休息日)。第8天时,学生由家长陪同交回Clouclip M2并接受相关眼部检查。本研究实施获得了石家庄爱尔眼科医院伦理委员会的批准,程序遵循赫尔辛基宣言的原则。所有检查均征询学生及家长的同意,遵循自愿原则。

1.2.1 发放可穿戴设备Clouclip M2: 以班级为单位统一在教室发放眼镜夹扣Clouclip M2。已佩戴框架眼镜者,直接通过医用硅胶夹将Clouclip M2固定于镜架右臂上; 未曾佩戴框架眼镜者,将获取无片镜框用于固定Clouclip M2。固定好的Clouclip M2与镜腿平行,最前端与镜眶弧形面平齐。受检者需全天(除外洗头、洗澡、睡觉)持续佩戴,每晚睡前摘下,对Clouclip M2进行充电,次日晨起继续佩戴。老师和家长分别被要求监督受检学生是否按要求在学校或在家佩戴Clouclip M2设备。

1.2.2 Clouclip M2数据采集基本原理: Clouclip M2内置红外距离传感器、光强传感器和三轴加速计。通过红外测距传感器发射和接受红外光束时间差计算距离, 60 cm以内会被记录为近距离用眼。光强传感器记录光强度,其将所测光强度值转换成电压值,光强度越大,电压值越高。时间2 min以上,光照度800勒克斯(lux)以上,同时满足这2个条件才算1次有效的户外暴露。

1.2.3 屈光筛查: 未进行睫状肌麻痹情况下,使用自动电脑验光仪(AR-1, NIDEK, Japan)进行屈光检查。连续测量3次, 3次结果一致的数据将被采纳,即每次测得的球面或柱面屈光度差异<0.50 D, 否则将重新测量。

1.2.4 眼生物参数测量: 采用眼生物测量仪(IOL Master700, Carl Zeiss, Germany)测量AL、CR、ACD、LT等。连续测量3次,选择具有最高信噪比的图像。

1.2.5 眼前节、眼底检查: 分别使用裂隙灯(TOPCON SL-D4)、直接检眼镜(Suzhou 66 vision YZ6f)进行眼前节及眼底检查。

1.2.6 身高、体质量测量: 依据《2010年全国学生体质健康调研工作手册》规范测量身高、体质量。精确到小数点后1位读取身高数据,以cm为单位记录; 精确到小数点后1位读取体质量仪表盘数据,以kg为单位记录。

1.3 统计学分析

采用SPSS 25.0进行统计分析。符合正态分布的计量资料采用均数±标准差表示。近视与非近视者眼生物参数的比较采用独立样本t检验; SE与生物参数的相关性分析采用Pearson相关分析; SE与眼生物参数的回归分析采用多元线性回归分析; 用眼行为与受检儿童近视的单因素分析采用卡方检验,多因素分析采用二元多因素Logistic回归分析。P<0.05为差异有统计学意义。

2 结 果

2.1 受检儿童基本情况

将212例受检儿童分别按性别及年级分类,情况见表1。

表1 受检儿童性别及年级分布 例

2.2 不同年级学生眼生物参数、身体发育参数比较

不同年级学生眼生物参数(SE、AL、CR、LT、CCT、ACD)比较,差异均无统计学意义(P>0.05); 不同年级学生身体发育参数(身高、体质量)比较,差异有统计学意义(P<0.01); 不同年级学生身体发育参数(BMI)比较,差异无统计学意义(P>0.05)。见表2。

表2 不同年级学生眼生物参数、身体发育参数比较

2.3 眼生物参数、身体发育参数与SE的相关性分析

SE与AL、ACD、LT、CR存在相关性,其中AL、ACD与SE呈负相关(P<0.05), LT、CR与SE呈正相关(P<0.05); SE与CCT、身高、体质量、BMI无相关性(P>0.05)。见表3、图1。

图1 SE与AL、ACD、LT、CR的相关性

表3 眼生物参数、身体发育参数与SE的相关性分析

2.4 眼生物参数与身体发育参数的相关性分析

受检儿童AL、CR与身高呈正相关(P<0.05), 轴率比(AL/CR)、ACD、LT与身高无相关性(P>0.05); AL、CR、AL/CR、ACD、LT均与体质量、BMI无相关性(P>0.05)。见表4、图2。

图2 AL、CR分别与身高的线性相关关系

表4 眼生物参数与身体发育参数的相关性分析

2.5 SE与眼生物参数的多元线性回归分析

多元线性回归分析结果显示,回归方程显著,F=216.914,P<0.001。其中, AL、LT显著负向预测SE, CR、ACD显著正向预测SE。这些变量共解释SE 81%的变异,见表5。多元线性回归分析得出SE的回归方程为: SE=13.847-1.892×AL+4.233×CR-1.485×LT+0.475×ACD(R2=0.81)。

表5 SE与眼生物参数的多元线性回归分析

2.6 Clouclip M2所测用眼行为及用眼环境数据

Clouclip M2测量眼行为及用眼环境数据见表6。

表6 Clouclip M2所测用眼行为及用眼环境数据

2.7 Clouclip M2所测用眼行为及用眼环境与学生近视单因素分析

Clouclip M2所测结果显示,不同用眼行为(平均每日视近时间、单次视近最长时间、平均视近距离、平均每天暴露次数)及用眼环境(白天用眼光照强度、夜间用眼光照强度)学生近视率比较,差异均有统计学意义(P<0.05)。见表7。

表7 Clouclip M2所测用眼行为及用眼环境与学生近视的单因素分析

2.8 Clouclip M2所测用眼行为与学生近视的二元多因素Logistic回归分析

将单因素分析中有统计学意义的变量作为自变量,采用逐步后退法进行二元Logistic回归分析创建回归模型,此模型预测的准确率为82%。见表8。

表8 Clouclip M2所测用眼行为与学生近视的二元多因素Logistic回归分析

3 讨 论

近视发生和进展的危险因素研究是近视流行病学研究的热点[4]。研究[5-6]显示,近距离工作的增加与(或)户外活动时间减少可能是近视发病的重要危险因素。持续近距离用眼时间、用眼距离、用眼光照等也是儿童青少年近视发展不容忽视的因素。既往与近视相关的环境因素的量化主要依赖于调查问卷,但调查问卷往往存在回忆偏差[7]以及被询问人的主观意愿影响而导致信息不准确。因此,需要一种客观的量化衡量手段评估用眼行为及环境因素。

眼镜夹扣Clouclip M2是一种可以监测用眼行为(如近距离用眼时间、单次持续近距离用眼时间、用眼距离、有效户外活动时间、户外暴露次数等)及用眼环境(如白天光照强度、夜间光照强度)的可穿戴设备,相比其他一些单纯测量光照强度的可穿戴设备如腕带式设备Actiwatch[8]及Fitsight[9]、夹在胸前式设备HOBO[10], 眼镜夹扣Clouclip 在全面监测儿童青少年用眼行为方面有更大的优势。此外,眼镜夹扣Clouclip的距离传感器与光强传感器所接受信号与视线相近,其测得的用眼距离为物体到眼镜前表面的距离,测得的用眼光照为入眼光线,即通过云夹监测所得数据更接近光线到达眼睛的真实情况。

7～12岁是近视发生、发展的重要阶段[11]。本研究选取了三年级和五年级儿童(年龄分布为9～11岁),通过测量受检儿童屈光状态、身体发育参数及眼生物参数分布,分析了不同年级间眼生物参数、身体发育参数的差异,以及眼屈光度与眼生物参数、身体发育参数的相关性,并通过受检者佩戴眼镜夹扣Clouclip M2了解受检儿童的用眼习惯、用眼环境,进一步探讨近视发生的危险因素。目前关于身体发育参数(身高、体质量、BMI)与AL、屈光度是否存在关联尚无统一定论[12-16]。本研究结果显示,不同年级学生眼生物参数(SE、AL、CR、LT、CCT、ACD)平均值差异均无统计学意义(P>0.05), 不同年级学生身体发育参数(身高、体质量)差异均有统计学意义(P<0.01),表明小学三年级及五年级儿童眼部发育与身体发育存在不一致的情况。为了进一步研究眼屈光发育的相关因素,本研究分别进行了SE与眼生物参数及身体发育参数的相关性研究,结果显示SE与AL、ACD、LT、CR存在相关性(P<0.05), 与身高、体质量、BMI无相关性(P>0.05)。虽然AL与身高有相关性、SE与AL也具有相关性,但并未导致身高对SE的相关性影响,可能原因为三年级及五年级学龄儿童刚步入青春期,身体发育相对较快,眼球发育(主要是AL增长)较身体发育(主要是身高增长)增幅小,相差2个年级不足以显示出明显的眼部发育差异,由此推测身体发育在三至五年级儿童近视的形成中可能不占有主导地位。

随着技术的进步,可穿戴传感器更常用于连续、客观地量化人类行为。与佩戴在手臂或脖子上的传感器(如AcitWatch和HOBO)相比, Clouclip测得的照明可能更能代表到达眼睛的光线[17], 且Clouclip不仅可以测量照度,还可以测量观看距离。研究[18]证实可穿戴设备Clouclip可以实时记录用眼时长及用眼距离,以连续的方式处理数据,在客观测量工作距离和光照强度方面具有良好的实用性[19-21]。研究[22-24]表明增加近距离工作时间和缩短工作距离会增加近视风险,近视儿童比非近视儿童从事更多的近距离工作[25]。本研究选用Clouclip M2所测各项用眼行为平均值为临界值探讨用眼行为与学生近视的回归分析。本研究结果显示,平均每日视近时间是否达到300 min、单次视近时间是否达到80 min、视近距离是否达到33 cm的儿童发生近视的概率差异显著。研究[19]表明,与每天用时<3 h的学生相比,每天用时>3 h近距离工作的学生AL显著增加。更短的用眼距离(<30 cm)和更长的阅读时间(>30 min)分别增加了2.5倍和1.5倍近视发生率[23]。过长时间及过近距离用眼是近视的危险因素。然而,也有学者[25]持不同的观点,认为近距离工作在近视发病机制中的作用有限或没有作用。一项关于中国5年级儿童中使用Clouclip研究[20]结果显示,屈光不正组之间的连续近距离工作无显著差异。2015年一项关于近距离工作行为与近视的相关性研究的Meta分析[26]总结得出,15项横断面研究中有10项表明近视患病率的增加与更多的近距离工作活动有关。究其原因可能与数据来源及采集形式不同有关,客观量化行为记录与问卷调查可能存在显著差异。

增加户外活动对学龄儿童近视发生起到保护作用[25, 27]。本研究显示,每日有效户外暴露次数达不到8次者,近视发生概率是8次或以上者的2.39倍。另外,每日户外活动达到60 min组与低于60 min组儿童的近视率差异无统计学意义(P=0.434), 推测每日户外活动60 min可能不足以成为近视的保护因素。增加在户外高强度光线下的时间可以预防儿童近视的发作[28-29]。Clouclip测量的近视和非近视儿童曝光量存在显著差异,近视儿童(180 lux)平均每日白光照射显著低于非近视儿童(375 lux)。本研究中,白天光照强度低于200 lux儿童患近视可能性高3.18倍。由此可见,有效的户外活动时间、光照强度对儿童近视的形成有重要影响作用。

综上所述,用眼行为及用眼环境对儿童青少年近视发生有重要影响,在三年级、五年级学龄儿童中,身体发育并不是影响眼屈光发育的敏感指标; SE与AL、ACD呈显著负相关,与LT、CR呈显著正相关,与CCT、身高、体质量、BMI无相关性; 平均每日视近时间达300 min、单次视近时间达80 min、视近距离小于33 cm、每日有效户外暴露次数小于8次、白天光照强度低于200 lux等是近视发生的危险因素。