利用可穿戴设备监测学龄儿童量化用眼行为并定量分析近视发生相关因素 - 李亮亮; 蔡晶晶; 曾胜; 朱梓奥; 姜志东 (眼科学报, 2024)
R729%R770.4%TP18; 目的:探索一种无创的、智能可穿戴设备监测学龄儿童量化的用眼行为,并定量分析近视发生的相关因素.方法:招募佛山市禅城区石湾第二小学三年级及狮城中学小学部五年级的年龄为7～11岁部分学生共171例.所有受试者均按照非睫状肌麻痹主觉验光结果分为近视组108例和非近视组63例,所有受试者均佩戴智能可穿戴设备"云夹",进行为期10 d(2022年9月21日—2022年10月2日)的用眼行为数据(近距离用眼距离、近距离用眼时间、近距离环境光照、有效户外时间)采集.采用t检验比较近视组与非近视组儿童在用眼行为数据之间的差异,并应用Logistic回归分析用眼行为与近视发生的相关性.绘制受试者操作特征(receiver operating characteristic curve,ROC)曲线,并计算曲线下面积(area under curve,AUC)分析用眼行为习惯对近视发生的预测价值.结果:学龄期儿童近视患病率为63.2%.近视组与非近视组在每天用眼时间、单次用眼时间、用眼距离、白天用眼光照、晚上用眼光照、每天户外活动时间及每天有效户外活动暴露次数比较差异均有统计学意义(均P＜0.05).Logistic回归分析显示,单次用眼时间、每天用眼时间是近视发生的危险因素.Spearman相关性分析显示,单次用眼时间及每天用眼时间均与近视发生呈正相关(均P＜0.05).单次用眼时间预测近视发生的ROC曲线下面积为0.939.结论:可穿戴设备"云夹"可量化学龄期儿童用眼行为;学龄期儿童近视发生可能与近距离用眼时间有一定相关性;预测模型可结合儿童屈光发育档案,量化近视发生风险,对儿童实现分类管理,及时采取个性化干预.