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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

阅读量：4448
DOI：10.12419/24031804
发布日期：2024-07-19
作者：
李亮亮 ,蔡晶晶 ,曾胜 ,朱梓奥 ,姜志东
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关键词

可穿戴设备“云夹”
学龄期儿童
量化用眼行为
近视发生
相关性

摘要

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 undercurve,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。

全文

文章亮点

1. 关键发现

通过总结学龄儿童用眼行为数据获得方式的国内外研究现状，发现用眼行为量化数据与学龄儿童近视相关。

2. 已知与发现

既往通过调查问卷及可穿戴设备得到的用眼行为数据无法精准量化，或无法全面监测。
可穿戴设备“云夹”测量的数据，发现较多每天用眼时间 (OR=1.022)、较多单次用眼时间 (OR=1.182)、更近的用眼距离 (OR=0.756)、更暗的白天用眼光照 (OR=0.972)、更暗的晚上用眼光照 (OR=0.944)、更少的每天户外活动时间 (OR=0.904)和更少的每天有效户外活动暴露次数 (OR=0.439) 与近视发生具有相关性，其中每天用眼时间和单次用眼时间属于危险因素。

3. 意义与改变

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。

        全球近视发病率逐年增加，若在无有效干预措施的情况下，到2050年全球近视发病率达到50%[1]。根据2018年国家卫健委公布的数据显示，我国儿童青少年总体近视率为53.6%[2]，近视比例首次超过50%[3]。如何有效地防治近视成为目前研究的重点。以往多项研究证实近视是多因素共同作用的结果，学龄期儿童不良的用眼行为习惯是导致近视的主要因素[4-6]。既往关于儿童用眼行为研究，主要是通过调查问卷的形式得到[7-10]。然而问卷结果容易受到回忆偏差的影响，存在误差，无法精准量化。近年来能够记录多种用眼行为数据的可穿戴设备陆续出现，例如Eye-Monitor、HOBD、FitSight、Actiwatch2等。目前，这些可穿戴的智能设备还存在一些缺陷，例如某些便携式照度计固定在佩戴者的外衣上或者腕表设计，故无法测量近距离用眼这一重要的环境因素。一款能够实时监测受试者近距离用眼习惯及用眼环境因素的智能可佩戴设备——“云夹”应运而生，它能够实时精准记录受试者的近距离用眼习惯情况，周围环境光照水平及有效户外活动时间。本文尝试应用“云夹”测量量化数据，定量分析可能导致近视发生的相关危险因素，探寻可能存在的规律，为预防近视的发生提供更多信息，以期达到早发现、早干预、精准防控等目标。

1 对象与方法

1.1 对象

        纳入2022年9月—2022年10月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部分学生进行眼科检查及佩戴“云夹”。排除标准：眼部器质性疾病或有眼部外伤及手术史，斜视、弱视或目前接受视觉训练以及使用近视防控手段，如角膜塑形镜、离焦框架眼镜、低浓度阿托品及近视红光治疗仪等。本研究经佛山爱尔眼科医院总院伦理委员会批准[批件号：(2019)伦审第(IRB5)号]，并且严格遵守赫尔辛基宣言，学生及其家长或者监护人被完全告知研究目的，检查项目及操作流程后，签署知情同意书。

1.2 方法

        具体检查方法及流程如下：1)眼部检查：如视力、眼压及裂隙灯检查。2)非睫状肌麻痹主觉验光：检影验光及主觉插片法测定儿童双眼屈光度数。屈光度检查结果用等效球镜度表示，等效球镜度=球镜度数+(1/2)×柱镜度数。近视标准为等效球镜≤−0.50 D，非近视标准为等效球镜＞−0.50 D[11]。3)可穿戴设备“云夹”：项目为每名受试者配装一个“云夹”(杭州镜之镜科技有限公司)，已配戴框架眼镜的近视儿童将云夹直接装配在镜架上，为未戴框架眼镜的非近视儿童提供一副镜架。“云夹”大小约43.0 mm×12.8 mm×8 mm，质量约4.7 g(见图1A)。“云夹”内置红外测距传感器(测量范围：17~60 cm)、光照强度传感器(测量范围：1~65 536 lux)、紫外线传感器、周围环境光照强度以及有无紫外线等，并设有三轴加速度传感器(x、y、z轴)以区分设备是否佩戴。“云夹”采集数据频率可高达10 Hz，所采集的数据通过蓝牙自动传至手机与之连接的应用程序(Application,APP)，APP再把相应的数据通过手机网络传输至云平台。

A

B
图1 “云夹”功能模块图(A)和装配效果图(B)
Figure 1 “Cloud clip”Functional module diagram (A) andassembly effect diagram (B)
        采用“云夹”收集并记录以下参数：1)用眼距离：近距离工作距离为10~60 cm；2)光照强度：单位面积上所能接收到可见光的能量，可通过光照传感器测量的光照强度进行初筛，训练和构建图像识别算法模型；3)近距离工作时间：当红外测距传感器识别受试者用眼距离为10~60 cm，其工作时间即为近距离工作时间；4)户外活动时间：根据光传感器、红外测距传感器、深度学习技术、图像识别算法模型等综合评判的结果确定是否为户外，其时间总和即为户外活动时间。
研究方法：要求所有入组儿童每天除了用餐、洗澡和睡觉以外的所有时间，必须坚持佩戴装配有“云夹”的眼镜。本研究统一纳入2022年9月21日—2022年10月2日的用眼行为数据，“云夹”所获得的用眼行为数据均为近距离，包括每天用眼时间、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。

1.3 统计学处理

        采用SPSS 23.0 统计软件进行数据分析。均纳入右眼数据进行分析。计量资料以(x±s)表示，先进行方差齐性Levene检验，若方差齐采用t检验，若方差不齐，采用t'检验；计数资料以例数或百分比描述，组间比较采用χ2 检验；采用Logistic 回归分析儿童近视发生的影响因素。绘制受试者操作特征(receiver operatingcharacteristic curve, ROC)曲线，并计算曲线下面积(areaunder curve,AUC)分析用眼行为习惯对近视发生的预测价值，预测百分比＞60%，拟合度良好(提示模型可靠)。纳入标准0.05，排除标准0.10。

2 结 果

2.1 近视组与非近视组基本情况及用眼行为

        本研究共纳入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、年龄在7~11岁的学龄期儿童共171名。其中男96名、女65名，近视儿童108名、非近视儿童63名，学龄期儿童近视患病率为63.2%。近视组儿童的每天用眼时间、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、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)；两组儿童的年龄和性别构成比较，差异均无统计学意义(均P＞0.05)，详见表1。

表1 近视组与非近视组基本情况及用眼行为

参数

近视组（n=108）

非近视组（n=63）

t/χ²

P

年龄/岁

9.39±1.13

9.27±1.15

0.658

0.511

性别[n(%)]

 

 

−0.201

0.841

男

60

36

 

 

女

48

27

 

 

每天用眼时间/（min/d）

237.06±85.82

 140.62±53.89

8.038

＜0.001

单次用眼时间/min

79.28±27.31

36.06±12.97

11.795

＜0.001

用眼距离/mm

30.23±4.00

31.89±4.42

−2.515

0.013 

白天用眼光照/Lux

165.20±66.24

264.76±64.00

−9.599

＜0.001

晚上用眼光照/Lux

37.48±24.92

50.62±33.23

−2.933

0.004 

每天户外活动时间（min/d）

36.82±10.53

55.94±19.19

−8.418

＜0.001

每天有效户外活动暴露次数（次/d）

4.66±1.84

6.65±2.59

−5.858

＜0.001

 

2.2 Logistic回归分析学龄期儿童近视发生的相关因素

        以近视(否=0，是=1)为因变量，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、每天有效户外活动暴露次数为自变量，以上自变量赋值均为连续变量，纳入非条件Logistic回归分析模型，结果显示：每天用眼时间和每次用眼时间是学龄期儿童近视发生的危险因素，即每天用眼时间过长发生近视的危险性是正常用眼时间的1.022倍，单次用眼时间过长发生近视的危险性是单纯正常用眼时间的1.182倍，详见表2。模型系数Ominbus检验，P=0.001(＜0.05)，建模成功。Hosmer-Leme show Test=2.832，P=0.944(＞0.05)说明模型建立良好。

表2 学龄期儿童发生近视的Logistic回归分析结果

因素

β

SE

Wald χ2

P

OR

95% CI

每天用眼时间/（min/d）

0.021

0.012

2.947

＜0.036

1.022

1.047～1.296

单次用眼时间/min

0.167

0.047

12.508

＜0.001

1.182

1.077～1.296

用眼距离/mm

−0.280

0.139

4.019

0.045

0.756

0.575～0.994

白天用眼光照/Lux

−0.029

0.011

6.360

0.012

0.972

0.950～0.994

晚上用眼光照/Lux

−0.058

0.019

8.953

0.003

0.944

0.909～0.980

每天户外活动时间/（h/d）

−0.101

0.039

6.638

0.010

0.904

0.837～0.976

每天有效户外活动暴露次数/（次/d）

−0.823

0.378

4.732

0.030

0.439

0.209~0.922

 

2.3 用眼行为与近视发生的相关性

        Spearman相关分析显示，单次用眼时间及每天用眼时间分别与近视发生呈正相关(rs=0.659，P＜0.001；rs=0.513，P＜0.001)。

2.4 学龄期儿童近视发生影响因素模型对近视发生的预测价值

        ROC曲线提示，单次用眼时间预测近视发生的AUC为0.939(95%CI：0.903~0.975)，最佳截断值为0.793 min，灵敏度为0.890，特异度为0.903；每天用眼时间预测近视发生的AUC为0.824(95%CI：0.762~0.886)，最佳截断值为0.496 min，灵敏度为0.835，特异度为0.661；以上两种因素联合预测近视发生的AUC为0.939(95%CI：0.903~0.975)，最佳截断值为0.814 min，灵敏度为0.927，特异度为0.886，详见图2。

图2 双向MR多效性检验结果图
Figure 2 Results of bidirectional MR pleiotropy test

3 讨论

        本研究国家卫生健康委员会调查广东省佛山市部分三年级和五年级共171名小学生近视发病率及量化用眼行为习惯，其中近视学生有108名，占63.2%，与2018年我国国家卫生健康委员会的调查全国儿童青少年近视患病率53.6%相比[2]，明显增高。这可能是因为：1)本次调查的样本量相对较小，只能代表某地区某些学校的近视发生情况。2)本次调查的五年级学生比例较高，文献报道学生年级越高近视发生率越高。且卫健委统计数据显示，小学生近视发病率达到35.6%，初中生达到71.1%[2]。本研究Logistic回归分析发现，较多每天用眼时间(OR=1.022)、较多单次用眼时间(OR=1.182)、更近的用眼距离(OR=0.756)、更暗的白天用眼光照(OR=0.972)、更暗的晚上用眼光照(OR=0.944)、更少的每天户外活动时间(OR=0.904)和更少的每天有效户外活动暴露次数(OR=0.439)与近视发生具有相关性，与国内外相关研究结果较为一致[12-14]。其中每天用眼时间和单次用眼时间属于危险因素。本研究量化数据显示，近视组每次用眼时间和单次用眼时间分别为：(237.06±85.82) min和(79.28±27.31) min，明显大于非近视组的(140.62±53.89) min和(36.06±12.97) min。研究显示[15-17]，长时间近距离工作容易导致调节滞后和远视性离焦状态，进而诱导眼轴代偿性拉长，促进近视发生发展。通过对近视危险因素的量化调查，我们能更精准地识别可能需要提前干预的近视高危人群。
        本研究还发现，户外日照时间及户外暴露次数是近视发生的保护性因素，这与笔者的预期相符合。本调查显示，每天户外活动时间(55.94±19.19) min，每天有效户外活动暴露次数(6.65±2.59)次，即每天户外活动时间累计1~2 h、每天户外活动累计6~9次可降低近视的发病率。国内外研究显示，户外活动预防近视进展的原因可能与高光照强度有关。Lanca等[18]研究发现，即使在户外佩戴遮阳帽或墨镜的情况下，眼部接受的光照度仍可比室内高43倍。高强度户外光线可能会刺激多巴胺的合成和释放[19]，而多巴胺能抑制眼轴增长。另一方面，高强度光照可使瞳孔缩小、景深增加、模糊减少，也能起到抑制近视的作用。关于户外活动累计时间说法不统一，现各地学校、医疗机构推行尽量增加儿童青少年户外活动时间。就目前本研究量化的户外活动时间及曝光次数有益于未来大规模量化数据调查，制定近视发生、发展的量化标准。
       阅读环境光照度对近视的发生和发展有重要的影响。既往用眼光照度的评估绝大部分是通过调查问卷答题lux的形式定性得到[20-21]，极少数是通过现场视物光源测量对比基准得到[22]。近年来，国内外也陆续出现了一些智能可穿戴设备，也可以监测环境光照度，如“Eye-Monitor”[23-24]，研究发现其在测量光照度方面的准确性和稳定性均符合临床需求，本研究所用的“云夹”与之相比，优势在于可以分别检测白天和晚上的用眼光照度，尤其是发现绝大部分儿童晚上用眼光照明显不足，本研究结果非近视组白天用眼光照(264.76±64.00)lux，晚上用眼光照(50.62±33.23)lux，均明显高于近视组。疫情防控期间青少年阅读环境光照仅为109.7 lux，明显低于推荐值(125 lux以上)。
        近年来能够记录多种用眼行为数据的可穿戴设备陆续出现，并应用于临床近视防控研究，例如Eye-Monitor、HOBD、FitSight、Actiwatch2等。本研究所使用的设备“云夹”，不仅能够监测近距离用眼时间及户外活动时间，而且可以同时采集用眼距离、白天用眼光照、晚上用眼光照、每天有效户外活动暴露次数等相关数据；Akeso智能眼镜监测用眼行为只包括近距离用眼时间及户外活动时间。“云夹”与其他类型的传感器相比，HOBD是记录青少年户外活动的便携式照度计固定在佩戴者的外衣上，而Actiwatch腕表设计，故均无法测量近距离用眼这一重要的环境因素。
        “云夹”在儿童青少年阅读距离过近时以及持久阅读过久均会震动提醒，能够记录与分析儿童学习过程中的歪头问题，可监测阅读光照情况，能够记录儿童每天户外活动时间，帮助儿童纠正不健康的用眼习惯。并且“云夹”可联合光学离焦镜片形成一套近视综合管理方案。然而，对于未佩戴框架眼镜以及夜间佩戴角膜塑形镜的儿童，如何将“云夹”固定在头部，未来需要找到合适的载体，进一步扩大“云夹”的使用人群。
精准量化的用眼行为数据在这里被记录，且首次建立量化数据与近视发生风险的关系。通过大数据，对儿童青少年的用眼行为和视觉环境情况进行客观呈现，是制定科学有效的儿童青少年近视防控措施的重要前提和依据。智能科技激发了近视防控生产力，为青少年近视防控、矫正、医疗提供了最便利方案[25]。
        本研究也有局限性：1)观察人数少，得出的结论只能代表一部分小群体特征。2)监测时间短，从防控近视的角度出发，未来需要大样本量纵向长期研究进一步验证和探讨儿童青少年用眼行为与近视进展的关系。3)本研究屈光度是根据非睫状肌麻痹验光测得，可能数据会偏高。但是本研究是在检影验光的基础上进一步插片得到，相比非睫状肌麻痹电脑验光具有更高的可信度。4)本研究Logistic回归分析模型，未对入组儿童的遗传因素、生活方式及饮食睡眠习惯等影响近视发生的其他因素深入分析，后续研究可综合用眼行为汇总分析。
        综上所述，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。

利益冲突

    所有作者均声明不存在利益冲突。

开放获取声明

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基金

1. 佛山市卫生健康局医学科研项目(20230334)。
This work was supported by the Medical Research Project of the Health Commission of Foshan (20230334).
2. 佛山市卫生健康局医学科研项目(20230334)。
This work was supported by the Medical Research Project of the Health Commission of Foshan of China (20230334).

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