某市小学生近视眼患病现状及影响因素分析*

罗 盛 张 锦 陈景武

本文通过对某市小学生眼病患病的调查，了解该地区小学生近视眼的患病现状，并分析近视眼的影响因素，为进一步降低小学生近视眼患病率，提高身体素质，改善生活质量提供理论依据。

对象及方法

1.调查对象及抽样方法

本次调查对象是2010年该市小学1～6年级在校学生。采用随机整群抽样的方法，将学校按地理分布分为城区、平原丘陵地区、山区3层，以学校为抽样单位，进行分层整群按十分之一比例抽样，对抽取学校的小学生进行调查，共调查12所学校7169人,其中城区2所学校2404人，平原丘陵7所学校2515人，山区3所学校2250人。所有被调查的学生家属了解本调查的目的，并在知情同意书上签字。

2.调查方法与质量控制

应用自行编制的调查表进行问卷调查。由学校流行病与卫生统计专业和该市眼科专家组成技术指导小组，对调查员进行多阶段的严格的问卷调查培训，并制定调查方案；调查人员携带相关仪器、设备进行现场检查，并认真填写检查单和调查问卷；调查结束当天即对调查员的所有调查表进行检查，发现是否有漏项和错项，填写是否规范，如有疑问及时反馈给调查员进行回访更正错误。

3.统计分析

采用excel 2003建立数据集，采取双人双份录入原始数据，保证录入数据的正确性。近视眼的影响因素用单因素和多因素logistic 回归进行分析，并结合专业知识对模型拟合优度和科学性进行评价。数据分析应用SAS 9.1软件完成。

结果与分析

1.基本情况及患病率

本次被调查者平均年龄为(9.22±1.84)岁，其中近视眼患病小学生共1450人，患病率为20.23%。男女性患病率分别为17.90%和22.77%，卡方检验两患病率差异有统计学意义(χ2=25.68，P<0.0001)。城区与农村小学生近视率分别为25.75%和17.53%，两患病率差异有统计学意义(χ2=67.45，P<0.0001)。

2.变量的赋值及异常点的诊断

按照变量的类型进行变量赋值，二分类变量赋值0和1，多分类变量按照等距自然数编码，变量赋值见表1。在进行回归分析前，首先进行线性趋势检验，除地区、性别、父母相同病史、近距离用眼为二分类变量无需检验外，分别以其他变量为横坐标，以logitP为纵坐标，进行散点图线性趋势检验。检验结果除光线、电视距离、是否吃粗粮、视力检查次数与logitP之间呈二次方关系外，其他变量与logitP大致呈线性关系，直接引入方程进行分析。

异常点主要包括特异点(outlier)、高杠杆点(high leverage points)以及强影响点(influential points)等[1]，异常点的存在将严重影响分析结果的准确性，故在分析之初应对数据进行预处理，剔除异常点。通过SAS命令proc logistic; model…; influence运行SAS程序，同时运行proc logistic; model…; STUDENT进行残差分析诊断异常点。发现有2个样品的学生化残差值大于2时，表明该样品拟合较差。复查发现调查数据确实存在逻辑错误，为保证分析结果的准确性，剔除这2个样品。

3.单因素logistic回归分析

以是否近视为因变量，近视赋值为1，未近视赋值为0; 将上述21个影响因素作为自变量，进行单因素两分类logistic 回归分析，结果见表2。按照α=0.25 检验水准，除视力检查次数和每年验光次数外，其他影响因素都有统计学意义。但从专业上考虑，仍将每年验光次数纳入下一步多因素logistic 回归分析。

表1 近视眼患病影响因素赋值说明

表2 单因素logistic回归分析

4.多元共线性诊断

logistic 回归要求模型的解释变量之间不能具有线性的函数关系，然而，现实中各变量常常不是独立存在的，而是存在一定程度的线性依存关系，这一现象称作多重共线性[2]。本研究采用容忍度和方差扩大因子对有统计学意义的20个变量进行诊断。当容忍度TOL<0.1，方差膨胀因子VIF>10时，可以认为存在多重共线性。本研究结果显示，20个变量的容忍度均远大于0.1，方差扩大因子远小于10，因而认为自变量间无共线性存在(见表3)可直接进行多因素logistic回归分析。

表3 多元共线性分析结果

5.交互效应项分析

专业上考虑，父母病史×性别、父母病史×光线、父母病史×课外书、父母病史×休息时间、父母病史×电视电脑时间、父母病史×电视距离、父母病史×电脑距离、电视距离×电视时间、电脑时间×电脑距离、休息时间×课外书、姿势×光线、躺着看书×光线可能存在交互效应。逐一进行单因素分析，按照α=0.25检验水准，发现12个交互效应项都有统计学意义。

6.多因素logistic回归分析

将单因素logistic回归分析结果有统计学意义的20个影响因素及12个交互效应项一起纳入方程，分别采用不同水平纳入和剔除标准进行多元logistic逐步回归分析。结果显示，所有模型总体方程假设检验P值均<0.0001，当sle=0.15，sls=0.15时AIC和SC值最小，并且类R2较大，说明此时方程拟合优度最好，且方程解释数据变异度能力较好。各模型拟合优度结果见表4，多因素logistic回归分析结果见表5。

表4 不同纳入、剔除标准方程拟合优度

表5 多因素logistic回归分析结果

结果显示按照α=0.05的检验水准，地区、性别、每年规范验光的次数为近视眼患病的抑制因素,年龄、父母相同病史、老师布置作业量、是否喜欢看课外书、看电视及电脑距离、父母病史×看书光线、父母病史×课外书、父母病史×电视时间、父母病史×电视距离、看书姿势×光线等为近视眼患病的促进因素。其OR值见表6。

表6 各影响因素OR值

讨 论

我国是世界上近视眼发病率最高的国家之一，并有逐年增加的趋势，特别是青少年近视眼的发病率增长很快,防治近视，保护青少年视力，受到国家卫生部门和全社会的高度重视。

通过多元分析发现地区、性别、验光次数是近视眼患病的抑制因素。该市小学生城区近视率为25.75%高于农村近视率17.53%，与舒采样[3]报道县城学生视力低下率高于农村学生结果相一致。其原因主要是因为县城学生看电视、上网、补课时间比农村学生多。此外，农村地区开阔，可以使眼睛得到放松，这是儿童少年视觉器官得到正常发育，保护视力的良好条件；小学生男性近视眼患病率为17.90%低于女性的22.77%，与石一宁[4]等发现在校学生中女性患病率高于男性结果相一致。这可能与女生发育较男性早、室外活动少、学习较用功、喜欢吃零食导致营养不均衡等原因有关。同时小学生如果能做到国家规定的每年规范验光检查一次，则能及早发现眼部疾病，做到早防范、早治疗，有效预防近视的发生。

通过多元分析发现年龄、父母相同病史、老师布置作业量、是否喜欢看课外书、看电视及电脑距离、父母病史×看书光线、父母病史×课外书、父母病史×电视时间、父母病史×电视距离、看书姿势×光线等为近视眼患病的促进因素。这与国内大多数学者的调查结果相一致。首先随着年龄的增长、年级的升高近视率越来越高,分析其原因主要是由于随着年龄的增长、年级的升高，学习压力越来越大、特别是六年级学生面临中考任务重，长时间视近，导致眼睛极度疲劳，视力急剧下降。其次早已肯定近视眼的遗传因素占诸因素的第二位[5]，本调查结果与其相符，并发现遗传造成近视发生较早、度数较高；第三，目前不少学校为提高升学率，一味地加重学生课业，导致学生用眼过度，而致近视发生；第四，部分小学生特别是男生迷恋于看电视、玩电脑和游戏机，使眼睛长期处于疲劳状态，得不到休息和调节，而致近视发生。第五，不良用眼习惯也会导致近视发生率增高。如趴着或躺着、乘车、走路时看书，长时间在光线过强或过弱的环境下看书等不良用眼习惯，也容易引起近视的发生。

鉴于以上研究，建议在近视眼预防控制工作中，加大青少年爱眼护眼教育和宣传，提高小学生对眼病危害性的认知，督促其养成正确的阅读习惯；减少课外作业量，控制学习用眼时间，减少看电视、玩电脑和游戏机的时间，坚持正确地做眼保健操等；对于有近视眼遗传因素的青少年，要加大针对性的预防措施。社会、学校和家长要为小学生预防近视提供良好的环境，有关卫生部门要进一步加强和完善三级眼病的预防保健体系，定期对小学生开展眼病的调查工作，力争做到早发现、早诊断、早治疗，从而降低近视眼的患病率，提高小学生的视觉质量和生活质量。

参 考 文 献

1.冯国双,陈景武,周春莲.Logistic回归应用中容易忽视的几个问题中华流行病学杂志,2004,25(6):544-545.

2.苏齐鉴,臧宁,肖信,等.主成分logistic 回归模型在消除数据多重共线性中的应用,中国卫生统计,2009,26(2): 206-208.

3.舒采样.溆浦县中小学生视力低下状况分析.实用预防医学,2007,14(3):760.

4.石一宁.在校学生(7～18岁)近视状态的流行病学研究临床眼科杂志,2006,14(1)：78-80.

5.武玉芝,邵明溪,赵玉信.中小学生近视眼防治体会临沂医学专科学校学报,2005,27(5):367-368.