文献类型：期刊文章

作　　者：李仕明[1] 任明旸[2] 张三国[2] 李翯[3] 刘洛如[3] 王宁利[1]

Li Shiming;Ren Mingyang;Zhang Sanguo;Li He;Liu Luoru;Wang Ningli(Beijing Tongren Eye Center,Beijing Tongren Hospital,Beijing Ophthalmology & Visual Science Key Laboratory,Beijing Institute of Ophthalmology,Capital Medical University,Beijing 100730,China;College of Mathematics,Chinese Academy of Sciences University,Beijing 100083,China;Anyang Eye Hospital,Anyang 455000,China)

机构地区：[1]首都医科大学附属北京同仁医院北京同仁眼科中心北京市眼科学与视觉科学重点实验室北京市眼科研究所,北京100730 [2]中国科学院大学数学学院,北京100083 [3]安阳市眼科医院,455000

出　　处：《中华实验眼科杂志》

基　　金：国家自然科学基金项目(81300797);首都卫生发展科研专项基金项目(2016-4-2056);北京市青年拔尖人才项目(2016000021469ZK28).

年　　份：2019

卷　　号：37

期　　号：4

起止页码：269-273

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、EMBASE、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：目的以睫状肌麻痹验光结果作为近视诊断的金标准,比较常用近视检测指标的不同组合方法对儿童和青少年近视的预测效能。方法采用诊断性试验研究方法,以2011~2012年“安阳儿童眼病研究”的2739名小学一年级学生和1797名初中一年级学生为研究对象,用质量分数1%环戊通点眼麻痹睫状肌后电脑验光的结果诊断近视(等效球镜度≥-0.5D),对裸眼远视力(UCDVA)、自然瞳孔下电脑验光屈光度、眼轴长度(AL)和角膜屈光力4个指标进行随机组合,采用Logistic回归方法建立近视预测模型,评估各种模型对纳入学生近视预测的灵敏度、特异度、受试者特征曲线下面积(AUC)、阳性预测值和阴性预测值。结果采用单一指标模型时,UCDVA的近视预测效果最好,但在小学一年级学生中的灵敏度仅为39.18%,阳性预测值为78.35%。采用2种指标组合模型时,UCDVA+AL的预测效果最好,近视预测灵敏度和阳性预测值分别为48.46%和78.79%,其次是UCDVA+自然瞳孔下电脑验光屈光度,分别为45.08%和79.15%。采用3种指标模型时,UCDVA+AL+角膜屈光力的效果最好,近视预测灵敏度和阳性预测值分别为54.45%和85.45%,其次是UCDVA+AL+自然瞳孔下电脑验光屈光度,近视预测灵敏度和阳性预测值分别为52.12%和81.21%。采用全部4个指标模型可获得最佳预测效果,但提升幅度有限,近视预测灵敏度和阳性预测值分别为55.26%和84.57%。初中一年级学生中各种指标的灵敏度较高,为86.63%~97.73%,特异度则有所下降,为3.62%~90.52%。结论AL能够明显提高早期儿童和青少年近视预测的灵敏度,它为非侵入式检查且简便易行,是儿童和青少年眼球发育过程中不可逆性、与近视形成有关的重要指标,建议列为儿童和青少年近视筛查,乃至临床诊治的常规指标。

关 键 词：近视/诊断  预测模型  眼轴长度 灵敏度 筛查(普查)  儿童 青少年

分 类 号：R778.11]