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(qū)小學生近視眼的患病現(xiàn)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。
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(qū)、平原丘陵地區(qū)、山區(qū)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(qū)2所學校2404人,平原丘陵7所學校2515人,山區(qū)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。
應用自行編制的調查表進行問卷調查。由學校流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計專業(yè)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(xiàn)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(fā)現(xiàn)是否有漏項和錯項,填寫是否規(guī)范,如有疑問及時反饋給調查員進行回訪更正錯誤。
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(yè)知識對模型擬合優(yōu)度和科學性進行評價。數據分析應用SAS 9.1軟件完成。
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(tǒng)計學意義(χ2=25.68,P<0.0001)。城區(qū)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(tǒng)計學意義(χ2=67.45,P<0.0001)。
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(qū)、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(fā)現(xiàn)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(fā)現(xiàn)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。
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(tǒng)計學意義。但從專業(yè)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
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(xiàn)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(xiàn)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(tǒng)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
專業(yè)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(fā)現(xiàn)12個交互效應項都有統(tǒng)計學意義。
將單因素logistic回歸分析結果有統(tǒng)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(yōu)度最好,且方程解釋數據變異度能力較好。各模型擬合優(yōu)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(yōu)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(qū)、性別、每年規(guī)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(yè)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
我國是世界上近視眼發(fā)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(fā)病率增長很快,防治近視,保護青少年視力,受到國家衛(wèi)生部門和全社會的高度重視。
通過多元分析發(fā)現(xiàn)地區(qū)、性別、驗光次數是近視眼患病的抑制因素。該市小學生城區(qū)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(qū)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(fā)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(fā)現(xiàn)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(fā)育較男性早、室外活動少、學習較用功、喜歡吃零食導致營養(yǎng)不均衡等原因有關。同時小學生如果能做到國家規(guī)定的每年規(guī)范驗光檢查一次,則能及早發(fā)現(xiàn)眼部疾病,做到早防范、早治療,有效預防近視的發(fā)生。
通過多元分析發(fā)現(xiàn)年齡、父母相同病史、老師布置作業(yè)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(fā)現(xiàn)遺傳造成近視發(fā)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(yè),導致學生用眼過度,而致近視發(fā)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(tài),得不到休息和調節(jié),而致近視發(fā)生。第五,不良用眼習慣也會導致近視發(fā)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(huán)境下看書等不良用眼習慣,也容易引起近視的發(fā)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(yǎng)成正確的閱讀習慣;減少課外作業(yè)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(huán)境,有關衛(wèi)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(fā)現(xiàn)、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(wèi)生統(tǒng)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(yī)學,2007,14(3):760.
4.石一寧.在校學生(7~18歲)近視狀態(tài)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(yī)學??茖W校學報,2005,27(5):367-368.