儿童青少年近视风险预测：3.2 万大样本数据临床启示

文章来源：眼未来

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2026年7月10日，《China CDC Weekly》发表了题为《Nomogram for Predicting Myopia Risk in Chinese Children and Adolescents Aged 5–19 Years — 10 PLADs, China 2020–2024》的研究。

研究团队基于我国10个省级行政区（PLADs）、32,075名5–19岁儿童青少年的调查数据，建立了一套可视化近视风险预测列线图（Nomogram），用于个体化评估儿童青少年近视发生风险。

与以往主要依赖复杂统计模型或专业检查指标的预测方法相比，这项研究的特点在于，将多个近视危险因素整合为一张可视化评分图，无需复杂计算即可完成风险估计，有望为学校筛查、基层公共卫生和家庭健康管理提供更加便捷的风险评估工具。

# 基于全国10省、3.2万余名学生数据建立预测模型

研究数据来自国家疾病预防控制局组织实施的全国学生近视调查。研究时间覆盖2020年至2024年，采用分层整群随机抽样方式，共纳入32,075名5-19岁儿童青少年，覆盖我国10个省级行政区。

研究团队首先利用多水平Logistic回归分析筛选独立危险因素，再依据各因素权重建立列线图，并按照TRIPOD预测模型报告规范，对模型进行了训练集、验证集、校准曲线及决策曲线分析。

结果显示：总体近视患病率为29.49%（9,460/32,075）。随着学段升高，近视人数明显增加。

论文数据显示，在近视学生构成中：

• 小学1-3年级占34.45%；

• 小学4-6年级占39.65%；

• 初中占14.65%；

• 高中占11.25%。

研究作者指出，这进一步反映出儿童时期尤其小学阶段仍是近视防控的重要窗口。

# 九项因素进入预测模型，多数属于可干预行为

相比单纯依据年龄或家族史预测近视风险，这项研究更加关注能够通过行为改变进行干预的危险因素

最终进入列线图模型的共有9项预测因素

• 性别

• 每日眼保健操次数

• 课后读写作业时间

• 电脑使用时间

• 是否保持33厘米以上读写距离

• 是否保持3米以上电视观看距离

• 是否经常躺着、趴着阅读或看屏幕

• 家长是否限制电子游戏时间

• 父母近视情况

其中，多水平回归分析发现，多项行为因素均与近视发生存在统计学关联。

例如：女生发生近视风险高于男生（OR=1.12）；课后读写时间≥2小时，风险增加25%（OR=1.25）；长期保持33厘米以上眼书距离，可降低约14%的近视风险（OR=0.86）；保持3米以上看电视距离，可降低约16%的风险（OR=0.84）；经常躺着或趴着阅读、看屏幕，风险增加22%（OR=1.22）；家长缺乏游戏时间管理，风险增加16%（OR=1.16）。

遗传因素仍然是模型中的重要变量。研究显示：父母一方近视，风险增加68%（OR=1.68）；父母双方均近视，风险增加149%（OR=2.49）。作者认为，这种剂量效应提示，在开展儿童近视管理时，应同时关注遗传背景和生活方式。

# AUC达到0.80以上，可较好区分高低风险儿童

预测模型是否真正具有应用价值，关键取决于其预测性能。

研究结果显示：

• 训练集AUC为0.80；

• 验证集AUC为0.81。

此外，模型校准曲线与理想预测曲线一致性较好，决策曲线分析（DCA）显示，在10%-80%的风险阈值范围内均具有正向净临床收益。

这意味着，该模型能够较好地区分近视高风险与低风险儿童，同时具有一定实际应用价值。

论文还给出了两个典型案例：

高风险案例中，一名女孩几乎集中了多个危险因素，包括：不做眼保健操；课后读写1—2小时；每天电脑使用超过2小时；不保持正确读写距离；经常躺着看屏幕；父母双方均近视；家长不限制游戏时间。据论文补充材料估算，其近视风险约为68%。

相比之下，一名男孩每天坚持眼保健操、课后近距离用眼不足1小时、保持规范读写姿势、家长管理游戏时间且父母均无近视，其预测风险则低于20%。

# 与既往预测工具相比，更强调基层可用性

近年来，近视风险预测研究不断增加。

此前，研究团队已基于同一全国调查建立了非散瞳等效球镜参考值体系，用于不同年级学生近视和高度近视风险预测；随后又进一步分析了眼轴长度及眼轴/角膜曲率（AL/CR）等生物学指标与近视风险之间的关系。

相比这些需要屈光检查或眼生物测量设备支持的方法，本次发表于《China CDC Weekly》的列线图模型具有一个明显特点：主要依赖问卷即可完成风险评估。

对于学校保健室、基层医疗卫生机构以及家庭来说，不需要专业设备即可完成初步风险筛查，这也降低了推广门槛。

不过，研究作者同时指出，该模型主要用于风险识别，并不能替代屈光检查或医学诊断，其应用价值在于帮助尽早发现高风险儿童，从而开展更加有针对性的行为干预，而非作为近视诊断依据。

# 眼未来观察

对于眼科产业而言，这项研究的意义在于提供了一种更加容易落地的风险分层工具。近年来，我国儿童青少年近视防控逐渐从"大规模筛查"转向"精准干预"。相比仅依赖视力筛查结果，能够提前识别高风险人群，有助于学校、基层医疗机构及家庭更早采取户外活动管理、近距离用眼管理等干预措施。

另一方面，这类列线图模型主要基于行为学和家族史信息建立，其优势在于操作简便，但预测能力仍属于公共卫生风险评估工具。未来若能进一步结合眼轴长度、屈光发育指标、数字化随访平台等客观数据，有望进一步提升风险预测精度，并与学校筛查、视光门诊及数字化近视管理体系形成更紧密的衔接。