數碼視覺疲勞癥的流行病學調查及其對工作能力的影響

李孔華，張 芹

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數碼視覺疲勞癥的流行病學調查及其對工作能力的影響

李孔華，張 芹

[目的]調查分析數碼視覺疲勞癥(digital eye fatigue,DEF)的流行病學特征，探討其對工作能力的影響。[方法]對2 764名體檢對象進行流行病學調查，采用工作能力指數量表對其工作能力進行評價。[結果]DEF患病率為42.5%,男性患病率(57.0%)高于女性(29.8%)(χ2=12.317,P<0.01)，DEF患病人群平均年齡(26.31歲±5.22歲)低于總體調查人群(34.00歲±7.08歲)(t=-6.234,P<0.05)；DEF主要表現為干眼、視物模糊、刺激癥狀、軀體不適以及調節功能紊亂等； DEF病人工作能力得分(27.12分±2.66分)低于非DEF(36.40分±3.38分)(t=-6.758,P<0.05)。[結論]DEF的流行現狀不容忽視，且可能降低工作能力，應提升和改善人們對DEF的認知水平和健康行為。

數碼視覺疲勞癥；工作能力；流行病學；年齡；性別；健康教育

信息技術的高速發展和數碼設備的廣泛使用已悄然改變人們的社會生活和娛樂方式。然而數碼設備(包括智能手機、電腦和其他電子設備)的持續使用可能導致視力模糊、眼干澀、眩光、重影以及顏色感知失真等視覺綜合反應和頭、頸、肩、背部僵硬、酸痛以及腕管綜合征等軀體不適癥狀，即所謂數碼視覺疲勞癥(digital eye fatigue,DEF)。有調查發現：美國已有超過1.5億人患有DEF，日平均使用數碼設備1.5 h以上的人群DEF發病率高達83.6%[1]。另有研究表明：DEF病人工作能力下降，工作效率降低[2]。國內目前對DEF的認知水平相對滯后，本研究通過對DEF的流行病學進行調查并探討其對工作能力的影響，以期提供有針對性的健康教育策略，促進健康行為，提高人們的工作能力和工作效率。

1 對象與方法

1.1 調查對象 選擇2014年1月—2015年12月在我院體檢的2 764人進行流行病學調查。納入標準：①理解調查目的和方法，自愿接受調查；②認知、讀寫能力正常；③從事穩定工作至少1年以上并在日常生活中使用數碼設備。排除標準：①活動性眼器質性病變；②合并糖尿病、結締組織病、運動系統疾病等；③全身或局部應用皮質激素、免疫抑制劑等藥物。

1.2 方法

1.2.1 調查工具 ① 一般資料調查問卷：由研究者自行設計，內容包括性別、年齡、文化程度、日平均使用時間等；②標準調查表[3]：用于主觀癥狀評分。問卷包括受試者既往1周發生的詳細癥狀，按發生頻率、對日常生活的影響程度予以1分～5分評分；③工作能力指數量表(work ability index,WAI)[4]：共7個條目，涉及受試者生理、心理、疾病等信息。理論最低分7分，最高49分，工作能力與得分呈正比。

1.2.2 眼科檢查 采用詳細的裂隙燈和眼底檢查以排除眼器質性病變，采用Schirrmer試驗、淚膜破裂時間(break-up time,BUT)和角結膜虎紅染色評價眼表功能，驗光確定屈光狀態。

1.2.3 DEF診斷標準[5]①日均使用數碼設備1.5 h或以上；②主訴有1項或以上標準調查表所列癥狀，評分≥12分；③存在眼表功能損害的體征；④伴有或不伴有頭、頸以及肩、背部肌肉僵硬、酸痛等軀體不適癥狀；⑤除外眼器質性病變。

1.2.4 調查方法 問卷調查由專業調查人員說明調查目的和方法，征得調查對象同意后由調查對象自主填寫問卷，對提出的疑惑予以統一解釋。共發放調查問卷2 840份，回收有效問卷2 764份，回收率97.3%。眼科檢查由同一技術熟練的醫師進行。

1.2.5 統計學方法 采用SPSS17.0統計軟件進行數據分析。采用的統計方法有秩和檢驗、χ2檢驗和t檢驗。檢驗水準α=0.05。

2 結果

2.1 患病率 2 764名調查對象中，男1 292人，女1472人，年齡20歲～66歲(34.00歲±7.08歲)，20歲～29歲964人、30歲～39歲787人、40歲～49歲425人、50歲～59歲317人、≥60歲271人；均具有初中或以上文化程度。診斷DEF 1 175人，患病率42.5%，其中男性736人(57.0%)，女性439人(29.8%)，男性患病率高于女性(χ2=12.317,P<0.01)；男性日均數碼設備使用時間高于女性(t=4.332,P<0.05),DEF病人日均數碼設備使用時間高于非DEF(t=4.713,P<0.05)；患病人群平均年齡(26.31歲±5.22歲)低于總體被調查人群(34.00歲±7.08歲)(t=-6.234,P<0.05)； 20歲～29歲、30歲～39歲、40歲～49歲年齡組患病率高于50歲以上年齡組(χ2=10.026，P<0.05)。具體見表1、表2。

表1 不同年齡、性別患病率的比較

表2 不同性別日均數碼設備使用時間 h

2.2 癥狀 DEF的主要癥狀按發生頻率由高到低依次為干眼(92.3%)，視物模糊(81.7%)，刺激癥狀(64.8%)，頭、頸、肩、背部肌肉僵硬、酸痛(51.4%)以及調節功能紊亂(近視或老視加重，46.3%)。不同年齡段均表現突出的干眼癥狀以及近視或老視加重。

2.3 工作能力 DEF病人WAI平均得分(27.12分±2.66分)，顯著低于非DEF平均得分(36.40分±3.38分)，差異有統計學意義(t=-6.758,P<0.05)。

3 討論

3.1 數碼視覺疲勞癥的發病機制 智能手機、電腦等數碼設備屏幕折射的短波藍光是造成數碼視覺疲勞癥的主要原因。波長400 nm～480 nm的短波藍光具有相對較高的能量，持續注視可能導致視網膜色素上皮凋亡和黃斑毒素含量增加，從而引起視力損傷。視網膜色素變性以及黃斑疾病的進展和短波藍光對視網膜的慢性損傷密切相關。藍光破壞角膜、結膜上皮和淚膜功能，且其形成的眩光刺激引起干眼和視疲勞癥狀。

3.2 流行病學調查結果分析 本次調查結果顯示：DEF的患病率為42.5%，但調查對象以40歲以下者居多，且受樣本量限制，可能影響調查結果的準確性。調查還發現DEF患病年齡呈年輕化趨勢，男性患病率高于女性(P<0.05)。DEF年輕化的趨勢和不同年齡人群的工作、娛樂方式不同有關，在我國中青年人口已成為數碼設備的主要應用人群，而男女在社會分工方面亦有所區別，女性日均數碼設備使用時間較男性少，提示對年輕男性人群加強健康教育的必要性。數碼設備使用時間是DEF主要的危險因素，有研究證實計算機使用者身體失調、抑郁、強迫癥等癥狀增加，尤其是每周在電腦前工作30 h以上者。眼部癥狀是DEF病人最經常出現的主訴[6]。統計顯示：DEF的眼部表現主要包括干眼、視物模糊、瘙癢、畏光、流淚等刺激癥狀和調節功能紊亂，其發生率明顯高于傳統辦公室工作人員[7]。DEF已成為干眼癥的主要發病因素[2]，而在40歲以上的病人中調節功能紊亂更為顯著，可能和病人長時間近距離工作、閱讀以及本身既已存在的生理性調節能力下降有關。同時，因長時間姿勢不良、肌肉持續緊張，部分病人會伴有頭、頸、肩、背部肌肉僵硬、酸痛甚至出現腕管綜合征。

3.3 DEF對工作能力的影響 DEF對機體的影響不僅表現為視功能損害和軀體不適癥狀，國外研究證明：DEF作為干眼癥的主要發病因素，導致病人工作能力降低[2]。本調查結果也顯示工作能力可能與DEF有關。有研究認為：DEF病人工作能力的降低并非來自疾病本身，更為重要的原因在于DEF病人情緒、心理等方面的變化[8]。DEF多伴有精神緊張、抑郁或煩躁、注意力分散等負面情緒，因而工作能力和勞動效率下降。由此提示心理疏導和護理可能是DEF防治的另一個重要方面。

3.4 DEF的健康教育 DEF的臨床癥狀缺乏特異性且可逆，因而易忽視，因此要重視DEF健康教育，尤其是針對高危人群的教育。調查結果顯示：高危人群呈年輕化趨勢，其思維活躍、理解能力強，對中青年群體加強健康教育，提高其疾病認知水平，易于為教育對象接受。盡管目前還缺乏遠期教育結果的證據，但至少可增進早期防治意識，減少數碼設備操作時間，避免DEF的發生、發展。

DEF的發生與數碼設備操作時間相關，因此不宜長時間連續使用數碼設備，頻繁的工作中途休息可以恢復和放松調節系統，通常建議工作時每小時注視遠方休息2次；數碼設備的擺放距離和高度非常重要，89 cm～101 cm的距離可以減輕視疲勞，同時屏幕中心低于眼水平線12.7 cm～15.2 cm[9]。降低數碼設備高度可使操作者俯視，減少眼裂暴露及淚膜蒸發；辦公場所合適的照明可提高使用者的用眼舒適度，保持環境亮度與屏幕亮度相同或相近較為理想；近視者使用數碼設備原則上減低100度為宜，老視應佩戴老視鏡；應避免在移動的交通工具上使用數碼設備，由于不易聚焦，眼球處于不斷調節狀態，易于出現疲勞感；可適時補充高黏度人工淚液，保持角膜和結膜濕潤；補充花青素，如食用動物內臟、藍莓和堅果類食品，可能有利于DEF的預防。

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(本文編輯崔曉芳)

Epidemiological investigation of digital visual fatigue and its impact on work ability

Li Konghua,Zhang Qin

(Suizhou Hospital of Hubei University of Medicine,Hubei 441300 China )

李孔華，主管護師，?？疲瑔挝唬?41300，湖北醫藥學院附屬隨州醫院；張芹(通訊作者)單位：441300，湖北醫藥學院附屬隨州醫院。

R47

A

10.3969/j.issn.1009-6493.2017.11.035

1009-6493(2017)11-1390-03

2016-04-05；

2017-03-05)

引用信息 李孔華，張芹.數碼視覺疲勞癥的流行病學調查及其對工作能力的影響[J].護理研究，2017，31(11)：1390-1392.