某市小學生近視眼患病現狀及影響因素分析*

羅 盛 張 錦 陳景武

本文通過對某市小學生眼病患病的調查，了解該地區小學生近視眼的患病現狀，并分析近視眼的影響因素，為進一步降低小學生近視眼患病率，提高身體素質，改善生活質量提供理論依據。

對象及方法

1.調查對象及抽樣方法

本次調查對象是2010年該市小學1～6年級在校學生。采用隨機整群抽樣的方法，將學校按地理分布分為城區、平原丘陵地區、山區3層，以學校為抽樣單位，進行分層整群按十分之一比例抽樣，對抽取學校的小學生進行調查，共調查12所學校7169人,其中城區2所學校2404人，平原丘陵7所學校2515人，山區3所學校2250人。所有被調查的學生家屬了解本調查的目的，并在知情同意書上簽字。

2.調查方法與質量控制

應用自行編制的調查表進行問卷調查。由學校流行病與衛生統計專業和該市眼科專家組成技術指導小組，對調查員進行多階段的嚴格的問卷調查培訓，并制定調查方案；調查人員攜帶相關儀器、設備進行現場檢查，并認真填寫檢查單和調查問卷；調查結束當天即對調查員的所有調查表進行檢查，發現是否有漏項和錯項，填寫是否規范，如有疑問及時反饋給調查員進行回訪更正錯誤。

3.統計分析

采用excel 2003建立數據集，采取雙人雙份錄入原始數據，保證錄入數據的正確性。近視眼的影響因素用單因素和多因素logistic 回歸進行分析，并結合專業知識對模型擬合優度和科學性進行評價。數據分析應用SAS 9.1軟件完成。

結果與分析

1.基本情況及患病率

本次被調查者平均年齡為(9.22±1.84)歲，其中近視眼患病小學生共1450人，患病率為20.23%。男女性患病率分別為17.90%和22.77%，卡方檢驗兩患病率差異有統計學意義(χ2=25.68，P<0.0001)。城區與農村小學生近視率分別為25.75%和17.53%，兩患病率差異有統計學意義(χ2=67.45，P<0.0001)。

2.變量的賦值及異常點的診斷

按照變量的類型進行變量賦值，二分類變量賦值0和1，多分類變量按照等距自然數編碼，變量賦值見表1。在進行回歸分析前，首先進行線性趨勢檢驗，除地區、性別、父母相同病史、近距離用眼為二分類變量無需檢驗外，分別以其他變量為橫坐標，以logitP為縱坐標，進行散點圖線性趨勢檢驗。檢驗結果除光線、電視距離、是否吃粗糧、視力檢查次數與logitP之間呈二次方關系外，其他變量與logitP大致呈線性關系，直接引入方程進行分析。

異常點主要包括特異點(outlier)、高杠桿點(high leverage points)以及強影響點(influential points)等[1]，異常點的存在將嚴重影響分析結果的準確性，故在分析之初應對數據進行預處理，剔除異常點。通過SAS命令proc logistic; model…; influence運行SAS程序，同時運行proc logistic; model…; STUDENT進行殘差分析診斷異常點。發現有2個樣品的學生化殘差值大于2時，表明該樣品擬合較差。復查發現調查數據確實存在邏輯錯誤，為保證分析結果的準確性，剔除這2個樣品。

3.單因素logistic回歸分析

以是否近視為因變量，近視賦值為1，未近視賦值為0; 將上述21個影響因素作為自變量，進行單因素兩分類logistic 回歸分析，結果見表2。按照α=0.25 檢驗水準，除視力檢查次數和每年驗光次數外，其他影響因素都有統計學意義。但從專業上考慮，仍將每年驗光次數納入下一步多因素logistic 回歸分析。

表1 近視眼患病影響因素賦值說明

表2 單因素logistic回歸分析

4.多元共線性診斷

logistic 回歸要求模型的解釋變量之間不能具有線性的函數關系，然而，現實中各變量常常不是獨立存在的，而是存在一定程度的線性依存關系，這一現象稱作多重共線性[2]。本研究采用容忍度和方差擴大因子對有統計學意義的20個變量進行診斷。當容忍度TOL<0.1，方差膨脹因子VIF>10時，可以認為存在多重共線性。本研究結果顯示，20個變量的容忍度均遠大于0.1，方差擴大因子遠小于10，因而認為自變量間無共線性存在(見表3)可直接進行多因素logistic回歸分析。

表3 多元共線性分析結果

5.交互效應項分析

專業上考慮，父母病史×性別、父母病史×光線、父母病史×課外書、父母病史×休息時間、父母病史×電視電腦時間、父母病史×電視距離、父母病史×電腦距離、電視距離×電視時間、電腦時間×電腦距離、休息時間×課外書、姿勢×光線、躺著看書×光線可能存在交互效應。逐一進行單因素分析，按照α=0.25檢驗水準，發現12個交互效應項都有統計學意義。

6.多因素logistic回歸分析

將單因素logistic回歸分析結果有統計學意義的20個影響因素及12個交互效應項一起納入方程，分別采用不同水平納入和剔除標準進行多元logistic逐步回歸分析。結果顯示，所有模型總體方程假設檢驗P值均<0.0001，當sle=0.15，sls=0.15時AIC和SC值最小，并且類R2較大，說明此時方程擬合優度最好，且方程解釋數據變異度能力較好。各模型擬合優度結果見表4，多因素logistic回歸分析結果見表5。

表4 不同納入、剔除標準方程擬合優度

表5 多因素logistic回歸分析結果

結果顯示按照α=0.05的檢驗水準，地區、性別、每年規范驗光的次數為近視眼患病的抑制因素,年齡、父母相同病史、老師布置作業量、是否喜歡看課外書、看電視及電腦距離、父母病史×看書光線、父母病史×課外書、父母病史×電視時間、父母病史×電視距離、看書姿勢×光線等為近視眼患病的促進因素。其OR值見表6。

表6 各影響因素OR值

討 論

我國是世界上近視眼發病率最高的國家之一，并有逐年增加的趨勢，特別是青少年近視眼的發病率增長很快,防治近視，保護青少年視力，受到國家衛生部門和全社會的高度重視。

通過多元分析發現地區、性別、驗光次數是近視眼患病的抑制因素。該市小學生城區近視率為25.75%高于農村近視率17.53%，與舒采樣[3]報道縣城學生視力低下率高于農村學生結果相一致。其原因主要是因為縣城學生看電視、上網、補課時間比農村學生多。此外，農村地區開闊，可以使眼睛得到放松，這是兒童少年視覺器官得到正常發育，保護視力的良好條件；小學生男性近視眼患病率為17.90%低于女性的22.77%，與石一寧[4]等發現在校學生中女性患病率高于男性結果相一致。這可能與女生發育較男性早、室外活動少、學習較用功、喜歡吃零食導致營養不均衡等原因有關。同時小學生如果能做到國家規定的每年規范驗光檢查一次，則能及早發現眼部疾病，做到早防范、早治療，有效預防近視的發生。

通過多元分析發現年齡、父母相同病史、老師布置作業量、是否喜歡看課外書、看電視及電腦距離、父母病史×看書光線、父母病史×課外書、父母病史×電視時間、父母病史×電視距離、看書姿勢×光線等為近視眼患病的促進因素。這與國內大多數學者的調查結果相一致。首先隨著年齡的增長、年級的升高近視率越來越高,分析其原因主要是由于隨著年齡的增長、年級的升高，學習壓力越來越大、特別是六年級學生面臨中考任務重，長時間視近，導致眼睛極度疲勞，視力急劇下降。其次早已肯定近視眼的遺傳因素占諸因素的第二位[5]，本調查結果與其相符，并發現遺傳造成近視發生較早、度數較高；第三，目前不少學校為提高升學率，一味地加重學生課業，導致學生用眼過度，而致近視發生；第四，部分小學生特別是男生迷戀于看電視、玩電腦和游戲機，使眼睛長期處于疲勞狀態，得不到休息和調節，而致近視發生。第五，不良用眼習慣也會導致近視發生率增高。如趴著或躺著、乘車、走路時看書，長時間在光線過強或過弱的環境下看書等不良用眼習慣，也容易引起近視的發生。

鑒于以上研究，建議在近視眼預防控制工作中，加大青少年愛眼護眼教育和宣傳，提高小學生對眼病危害性的認知，督促其養成正確的閱讀習慣；減少課外作業量，控制學習用眼時間，減少看電視、玩電腦和游戲機的時間，堅持正確地做眼保健操等；對于有近視眼遺傳因素的青少年，要加大針對性的預防措施。社會、學校和家長要為小學生預防近視提供良好的環境，有關衛生部門要進一步加強和完善三級眼病的預防保健體系，定期對小學生開展眼病的調查工作，力爭做到早發現、早診斷、早治療，從而降低近視眼的患病率，提高小學生的視覺質量和生活質量。

參 考 文 獻

1.馮國雙,陳景武,周春蓮.Logistic回歸應用中容易忽視的幾個問題中華流行病學雜志,2004,25(6):544-545.

2.蘇齊鑒,臧寧,肖信,等.主成分logistic 回歸模型在消除數據多重共線性中的應用,中國衛生統計,2009,26(2): 206-208.

3.舒采樣.溆浦縣中小學生視力低下狀況分析.實用預防醫學,2007,14(3):760.

4.石一寧.在校學生(7～18歲)近視狀態的流行病學研究臨床眼科雜志,2006,14(1)：78-80.

5.武玉芝,邵明溪,趙玉信.中小學生近視眼防治體會臨沂醫學?？茖W校學報,2005,27(5):367-368.