不同年齡成年人視疲勞患病率的影響因素分析

林娜 吳小天 張嘉璠 劉勇舜 楊茂元 鄧如芝 呂帆

作者單位：1溫州醫科大學附屬眼視光醫院 國家眼耳鼻喉疾病臨床醫學研究中心（眼部疾?。?，溫州 325027；2溫州醫科大學眼視光學院，溫州 325027

視疲勞是由于各種原因使得人眼視物時超過其視覺功能所能承載的負荷，導致用眼后出現視覺障礙、眼部不適或伴有全身癥狀等以致不能正常進行視作業的一組綜合征[1]。視疲勞癥狀也可能嚴重到限制個人活動，并進一步可能加速與年齡相關的眼部疾病的發展[2]。因此，識別視疲勞的危險因素對于改善視功能、降低視疲勞風險具有重要意義。

近年來，隨著近距離用眼需求增加和視頻終端的普及，視疲勞的患病率和人數逐年增加，成年人視疲勞患病率為53.5%～77.1%[3-5]。許多因素已被證實與視疲勞的發生發展有關，如年齡[6]、近距離用眼時間[6]、睡眠情況[7]、電子顯示屏類型[8]和用眼后休息情況[9]等。但由于各研究采用視疲勞的調查問卷和標準并不一致，不同年齡段人群視疲勞的影響因素也各不相同，甚至出現截然相反的結果。此外，現有視疲勞影響因素的調查對象主要集中于青年及兒童群體，較少涉及老年人群。

本研究團隊前期在中國人群中研制的普查版視疲勞量表（11 Items of Asthenopia Survey Questionnaire，ASQ-11）[10-11]經過驗證具有良好的信效度。本研究利用ASQ-11調查人群的視疲勞情況，為不同年齡段人群視疲勞的針對性防治提供參考。

1 對象與方法

1.1 對象

通過配額抽樣和簡單抽樣，2016 年6月至2018年6月利用網絡問卷調查平臺向全國31個地區18歲以上群眾發放視疲勞調查量表5 022份，調查3個年齡組（≤20歲組、21～50歲組和＞50歲組）人群視疲勞的各自影響因素。該調查量表由兩部分組成，第1部分收集調查對象的基本信息（如年齡、性別等）和視疲勞相關因素（如居住地濕潤度、居住地城鄉特征、職業、每日近距離用眼時間、每日睡眠時間、睡眠質量和眼部手術史等），第2部分為普查版視疲勞量表。納入回答完整的量表進行分析。

其中z=1.96；P為研究人群預計視疲勞患病率，基于一項在我國7～85 歲人群開展的類似調查[6]選取為15.0%；E=0.1P。因此計算得到最小樣本量為2 177。

本研究遵循赫爾辛基宣言，調查研究方案經溫州醫科大學附屬眼視光醫院倫理委員會審查通過[批號：KYK(2016)8號]。調查對象在閱讀完本次調查的目的、意義、調查內容及隱私保護情況后進行量表填寫。

1.2 相關指標情況

1.2.1 視疲勞診斷標準 采用研究團隊前期研制的普查版ASQ-11得分作為視疲勞的診斷依據，量表得分≥8分定義為視疲勞[11]，并建議其至當地醫院眼科或眼科?？漆t院就診。

1.2.2 年齡組構成 參考《中國人口年齡構成統計人數》將調查對象按照10歲等距劃分。

1.2.3 居住地區濕潤度 以當年各省會城市全年降水量代表該省年降水量，年降水量＞800 mm為濕潤區，400～800 mm為半濕潤地區，＜400 mm為干旱和半干旱地區，見表1。

表1.視疲勞研究調查對象基本信息（n=2 870）Table 1.Participant demographics of asthenopia study (n=2 870)

1.2.4 職業種類 根據腦力勞動和體力勞動的組成，將職業分為3大類[12]：①白領：腦力勞動為主；②藍領：體力勞動為主；③其他：二者均衡。見表1。

1.2.5 睡眠質量 參考以往類似研究[13-14]，調查對象采用Likert 五級評分法對睡眠質量進行評分，依次為非常好（5分）、好（4分）、一般（3分）、差（2分）和非常差（1分）。

1.3 質量控制

本次調查采用網絡填寫的形式，相同IP地址只能作答1次。量表全部填寫完成才可提交，以保證數據的完整性?；卮饡r間限制在1～10 min，若不在此范圍內，則為無效量表。

1.4 統計學方法

橫斷面調查研究。用SPSS 23.0統計學軟件進行統計分析。符合正態分布的連續變量采用±s表示，分類變量采用頻數表示。采用單因素二元Logistic回歸分析視疲勞的影響因素，將篩選出的相關因素（P＜0.05）用多因素回歸進一步分析。采用卡方檢驗和Bonferroni多重比較法比較各組視疲勞患病率的差異。以P＜0.05為差異有統計學意義。

2 結果

共收集量表2 944 份，應答率為58.6%，其中有效應答量表2 870份（去除74份未填寫年齡等要素或應答時間不在規定時間內），有效應答率為57.1%。

表2.視疲勞影響因素的單因素和多因素Logistic回歸分析（n=2 870）Table 2.Univariate and multivariate binary logistic regression analysis of factors associated with asthenopia (n=2 870)

表3.3個年齡組視疲勞影響因素的多因素Logistic回歸分析Table 3.Factors associated with asthenopia in three age subgroups - multivariate binary logistic regression analysis

2.1 基本信息

2 870例調查對象年齡為18～83（30.7±15.9）歲，以女性（54.9%，1 575例）和21～30歲（37.7%，1 083例）為主（表1）。

2.2 視疲勞的影響因素

2 870例調查對象視疲勞患病率為40.4%（1 160例）。由于調查對象中睡眠質量“很差”的比例為1.1%，單因素Logistic回歸分析顯示，相對于睡眠質量“很好”，其比值比（Odd ratio，OR）為12.32，95%可信區間（Confidence interval，CI）較大，為2.53～22.65，因此將睡眠質量“很差”和“差”合并成1 組，最終睡眠質量分為“好”“一般”和“差”3 個等級。單因素回歸分析顯示較大的年齡（OR=1.02，95%CI：1.01～1.02）、更差的睡眠質量（一般OR=1.88，95%CI：1.59～2.21；差OR=5.48，95%CI：4.15～7.23）是視疲勞的危險因素（均P＜0.05）；居住在半濕潤及濕潤地區（半濕潤OR=0.70，95%CI：0.57～0.86；濕潤OR=0.77，95%CI：0.62～0.95）、職業特點為其他（OR=0.85，95%CI：0.72～0.99）、每日近距離用眼4～6 h（OR=0.74，95%CI：0.57～0.97）、長時間睡眠（OR=0.81，95%CI：0.76～0.86）是保護因素（均P＜0.05）；性別、居住地城鄉特征、眼部手術史并非影響因素（均P＞0.05），見表2。

多因素回歸分析顯示較大的年齡（OR=1.02，95%CI：1.01～1.03）、更差的睡眠質量（一般OR=1.80，95%CI：1.51～2.13；差OR=4.99，95%CI：3.72～6.71）和每日近距離用眼時間超過8 h（OR=1.49，95%CI：1.10～2.03）是視疲勞的危險因素（均P＜0.05）；職業為非白領（藍領OR=0.56，95%CI：0.41～0.78；其他OR=0.71，95%CI：0.58～0.86）為保護因素（均P＜0.05）；居住地區濕潤度和每日睡眠時間并非影響因素（均P＞0.05），見表2。

2.2.1 年齡增加是視疲勞的危險因素 不同年齡組整體視疲勞患病率差異有統計學意義（χ2=43.90，P＜0.001），21～30 歲組（39.3%）明顯高于≤20 歲組（34.4%） （P=0.034），＞50 歲組（54.0%）明顯高于41～50歲組（42.4%） （P=0.004）。但21～30歲組與31～40歲組相比（38.9%） （P=0.876），31～40歲組與41～50歲組相比（P=0.381），以及21～30歲組與41～50歲組相比（P=0.232），差異均無統計學意義，后續分析將以上3組并成1組即21～50歲組進行分析。

2.2.2 睡眠質量差是影響視疲勞發生的關鍵危險因素 不同睡眠質量調查對象整體視疲勞患病率差異有統計學意義（χ2=29.61，P＜0.001），從高到低依次是睡眠質量差（69.1%）、一般（43.4%）和好（29.0%），睡眠質量差和睡眠質量一般相比，睡眠質量一般和睡眠質量好相比差異均有統計學意義（均P＜0.001）。

2.2.3 職業為非白領是視疲勞的保護因素 不同職業種類調查對象整體視疲勞患病率差異有統計學意義（χ2=6.22，P=0.042）。白領（42.1%）明顯高于藍領（35.8%） （P=0.035），但藍領和其他（38.0%）相比差異無統計學意義（P=0.538）。

2.2.4 每日近距離用眼超過8 h是視疲勞的危險因素 不同每日近距離用眼時間調查對象整體視疲勞患病率差異有統計學意義（χ2=29.42，P＜0.001），但視疲勞患病率隨著每日近距離用眼時間的增加先降低后增加。每日近距離用眼4～6 h（34.4%）明顯低于2～4 h（42.9%） （P=0.021），但超過8 h（47.4%）后視疲勞患病率明顯高于6～8 h（36.9%） （P＜0.001）。

2.3 3個年齡組視疲勞的影響因素分析

2.3.1 3 個年齡組的影響因素不同 分別對3 個年齡組（≤20 歲、21～50 歲和＞50 歲）視疲勞的影響因素做多因素Logistic回歸分析，結果顯示在≤20 歲組中，更差的睡眠質量（一般OR=2.43，95%CI：1.69～3.50，P＜0.001；差OR=7.44，95%CI：3.50～15.80，P＜0.001）是危險因素。在21～50歲組中，除了更差的睡眠質量（一般OR=1.79，95%CI：1.43～2.23，P＜0.001；差OR=5.35，95%CI：3.67～7.80，P＜0.001）之外，每日近距離用眼時間超過8 h（OR=1.76，95%CI：1.08～2.85，P=0.022）也是危險因素。而在＞50歲組中，睡眠質量和每日近距離用眼時間不是影響因素（均P＞0.05），見表3。

2.3.2 3個年齡組每日近距離用眼時長不同 3個年齡組每日近距離用眼時間超過8 h的人數比例差異有統計學意義（χ2=101.65，P＜0.001），21～50歲組、≤20歲組和＞50歲組依次為29.7%、24.8%和5.8%。此外，在21～50歲組組內，每日近距離用眼時間超過8 h的視疲勞發生率為47.5%，高于每日近距離用眼時間不超過8 h（36.4%），二者比較差異有統計學意義（χ2=152.35，P＜0.001）。在≤20歲組組內，每日近距離用眼時間超過8 h的視疲勞發生率為45.6%，和每日近距離用眼時間不超過8 h（42.4%）相比差異無統計學意義（χ2=4.45，P=0.073）。在＞50歲組組內，每日近距離用眼時間超過8 h的視疲勞發生率為58.3%，和每日近距離用眼時間不超過8 h（53.7%）相比差異無統計學意義（χ2=1.38，P=0.660）。

3 討論

本研究作為一項在中國不同年齡人群開展的視疲勞患病率及其相關影響因素研究，發現2 870例18～83 歲調查對象視疲勞患病率為40.4%，這一患病率低于中國上海（53.3%）[5]、美國（65.0%）[3]和伊朗（76.2%）[4]的研究結果。造成差異的原因可能是調查對象不同，本研究納入全年齡段成年人作為調查對象，而中國上海和伊朗的研究僅納入大學生。其次，本研究采用經過驗證的具有良好信效度的普查版ASQ-11[11]，對視疲勞的診斷更加精準和嚴格，而伊朗的研究根據是否存在2～3種視疲勞相關癥狀來診斷視疲勞。

本研究發現隨著年齡增加，視疲勞患病率呈增長趨勢（OR=1.02，95%CI：1.01～1.03，P＜0.001）。研究團隊前期1 項關于7～85 歲調查對象視疲勞不適癥狀的調查顯示，年齡增加同樣是視疲勞相關視覺癥狀和全身癥狀的危險因素（OR值均為1.02）[6]。本研究中≤20 歲組成人視疲勞患病率為34.4%，21～50歲組視疲勞患病率提高至38.9%～42.4%。有研究認為21～50 歲人群工作學習任務重，用眼負荷大[15]。本研究發現＞50 歲組視疲勞患病率高達54.0%，明顯高于其他年齡組。隨著視頻終端的普及，越來越多中老年人也開始頻繁使用電子設備，用眼負荷并不小于青壯年，加上眼睛的調節與集合能力下降，在長時間近距離用眼后易出現視疲勞，造成視疲勞患病率增高[16]。

視疲勞作為一種伴有全身癥狀的疾病，本研究還發現睡眠質量變差是視疲勞的關鍵危險因素，而與每日睡眠時間無關：和睡眠質量好相比，睡眠質量一般使視疲勞患病的可能性提高了80.0%（OR=1.80，95%CI：1.51～2.13，P＜0.001），睡眠質量差使可能性提高了近4 倍（OR=4.99，95%CI：3.72～6.71，P＜0.001）。睡眠質量影響視疲勞的機制尚不明確，有研究證實提升睡眠質量有利于降低視疲勞患病風險[7]，也有研究表明睡眠質量差不直接引起視疲勞，而是通過加劇抑郁癥狀從而導致視疲勞[17]。此外，眼部干澀、頭痛等視疲勞相關癥狀也會影響睡眠質量[18]，從而加重視疲勞。

多項研究均已發現較長時間的近距離用眼能增加視疲勞患病率[5,19-20]，但不同研究得出的時間分界點不同。早期研究指出[21]每日近距離用眼時間超過4 h，視疲勞患病率顯著提高，近期研究將這一時間分界點延長至6 h[6]或在床上使用數碼設備0.5 h以上[5]。但本研究視疲勞患病率隨著每日近距離用眼時間的增加先降低后增加，每日近距離用眼時間為4～6 h和6～8 h的視疲勞患病率（依次為34.4%和36.9%）反而低于2～4 h（42.9%），但超過8 h后提高至47.4%（多因素分析顯示OR=1.49，95%CI：1.10～2.03，P=0.010）。出現較少的用眼時間卻伴有較高的視疲勞患病率這種現象的原因可能由于部分視疲勞的易感人群因疲勞選擇放棄或減少近距離用眼時間[22]。而較長時間近距離用眼導致視疲勞的原因可能與眨眼頻率降低和不完全眨眼比例增加[23]以及屏幕反射光、背景亮度不恰當[24]有關。長時間使用數字設備和對數字設備的依賴也已被證明與壓力感知和抑郁密切相關[25]。這都提示我們要合理適度用眼，將每日近距離用眼時間控制在8 h以內，有助于緩解視疲勞癥狀、減少視疲勞的發生。

本研究通過同一量表發現不同年齡人群視疲勞的影響因素不同。對于≤20 歲者，睡眠質量差是視疲勞患病的關鍵危險因素。而睡眠質量差和每天近距離用眼超過8 h是21～50歲組的危險因素，可能與他們每天近距離用眼時間更長有關：這一群體每日近距離用眼超過8 h的比例是29.7%，高于≤20歲組（24.8%）和＞50歲組（5.8%）。＞50歲組調查對象的視疲勞患病率與每日近距離用眼時間、睡眠質量和眼部手術史均無關系。這也提示50 歲以上的中老年人群視疲勞患病原因與青壯年不同，可能與其自身視覺功能退化[26-27]及心理機能減退更有關。過去的流行病學數據已將眼病史和眼部手術史列為視疲勞的風險因素[9]，雖然本研究結果表明各個年齡段視疲勞的患病風險并未受到眼部手術史的顯著影響，但確保眼健康和預防某些眼部疾病的重要性仍不可忽略。

本研究初步分析不同年齡段人群尤其是50 歲以上中老年人群視疲勞的發生情況及相關影響因素，為臨床診療和科普教育提供針對性參考。同時也存在一定局限性：①本研究是基于網絡調查，未獲得調查對象的臨床數據，尚未將量表應答數據和臨床檢查數據進行比較。但研究團隊前期已驗證本研究所用的普查版ASQ-11 條目全（涵蓋疲勞的眼部癥狀、視覺功能癥狀和全身癥狀）、臨床視疲勞診斷準確性高（曲線下面積為0.86）、具有良好的信效度且調查對象易配合，適合用于中國人群視疲勞篩查或自評，便于開展視疲勞相關流行病學調查研究[11]。②本研究是回顧性研究，調查對象可能產生回憶偏移，但本研究調查近2周的主觀癥狀，盡量限制在可準確回憶的時間范圍內。此外，還通過限制回答時間來篩選無效量表，確保數據有效。③本研究中＞50歲組調查對象的比例為14.4%，低于國家衛健委數據《2020 年度國家老齡事業發展公報》中顯示的2020 年我國60 歲及以上人口約占總人口的比例17.8%，可能會限制結論外推。在后續的研究中，研究團隊計劃結合臨床檢查數據并加大50歲以上人群比例。

綜上，本研究作為一項在我國不同年齡段人群中開展的視疲勞患病率及其相關影響因素研究，發現18～83 歲調查對象視疲勞患病率為40.4%，視疲勞在睡眠質量差、白領、每日近距離用眼時間超過8 h、老齡人群中患病率較高，性別、居住地城鄉特征及濕潤度、每日睡眠時間和眼部手術史并不是發生視疲勞的影響因素。不同年齡人群視疲勞的影響因素不同：睡眠質量差是≤20 歲人群的影響因素，睡眠質量差和每天近距離用眼超過8 h是21～50歲人群的影響因素，睡眠質量和每天近距離用眼時間都不是50歲以上人群視疲勞的影響因素。

利益沖突申明本研究無任何利益沖突

作者貢獻聲明林娜：課題設計，收集數據；資料分析與解釋；撰寫論文；對編輯部的修改意見進行修改和獲取研究經費。吳小天：資料分析與解釋；撰寫論文。張嘉璠：課題設計，收集數據；資料分析與解釋和撰寫論文。劉勇舜、楊茂元：數據分析。鄧如芝：課題設計，對文章知識性內容作批判性審閱和獲取研究經費。呂帆：課題設計；對文章的知識性內容作批判性審閱、指導和獲取研究經費