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目的 探讨沈阳市12~18岁人群中导致近视的相关因素,并对影响因素进行预测评估.方法 对沈阳市4所中学的12~18岁青少年进行视力调查和近视相关影响因素的问卷调查.使用单因素和logistic回归多因素分析将筛选出的影响因素建立12~18岁人群近视Nomogram预测模型.结果 本研究共纳入1033名调查对象,近视率为56.15%,影响因素分析结果显示:父亲不近视、母亲不近视、从不吃甜食、无不良阅读习惯、睡眠时间8~10h、正确的阅读姿势,是12~18岁近视发生的保护因素;父亲近视≥300度(OR=2.352,95%CI:1.461~3.787)、母亲近视≥600度(OR=4.732,95%CI:1.275~17.560)、不良阅读习惯(OR=1.955,95%CI:1.432~2.699)是近视的危险因素.基于logistic回归建立的Nomogram预测模型,Hosmer-Lemeshow test拟合优度检验P=0.027,ROC曲线分析风险总分的预测能力曲线下面积(AUC)为0.719(95%CI:0.688~0.750),采用Bootstrap内部验证法验证,校正后的AUC为0.695,说明该Nomogram模型的精准度和区分度尚可,但仍需大样本高质量的流行病学调查研究修正模型.结论 遗传因素和环境因素与12~18岁人群近视发生均相关,Nomogram预测模型有利于筛查近视相关因素及采取相应防治措施.

作者:李婷;王梅;张东红;李荔荔;黄彦红

来源:中国卫生统计 2022 年 39卷 2期

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作者:
李婷;王梅;张东红;李荔荔;黄彦红
来源:
中国卫生统计 2022 年 39卷 2期
标签:
青少年 近视 影响因素 Nomogram预测模型
目的 探讨沈阳市12~18岁人群中导致近视的相关因素,并对影响因素进行预测评估.方法 对沈阳市4所中学的12~18岁青少年进行视力调查和近视相关影响因素的问卷调查.使用单因素和logistic回归多因素分析将筛选出的影响因素建立12~18岁人群近视Nomogram预测模型.结果 本研究共纳入1033名调查对象,近视率为56.15%,影响因素分析结果显示:父亲不近视、母亲不近视、从不吃甜食、无不良阅读习惯、睡眠时间8~10h、正确的阅读姿势,是12~18岁近视发生的保护因素;父亲近视≥300度(OR=2.352,95%CI:1.461~3.787)、母亲近视≥600度(OR=4.732,95%CI:1.275~17.560)、不良阅读习惯(OR=1.955,95%CI:1.432~2.699)是近视的危险因素.基于logistic回归建立的Nomogram预测模型,Hosmer-Lemeshow test拟合优度检验P=0.027,ROC曲线分析风险总分的预测能力曲线下面积(AUC)为0.719(95%CI:0.688~0.750),采用Bootstrap内部验证法验证,校正后的AUC为0.695,说明该Nomogram模型的精准度和区分度尚可,但仍需大样本高质量的流行病学调查研究修正模型.结论 遗传因素和环境因素与12~18岁人群近视发生均相关,Nomogram预测模型有利于筛查近视相关因素及采取相应防治措施.