《Scientific Reports》：Characteristics of self-reported asthenopia in a large-scale crowdsourced study using the smartphone application DryEyeRhythm
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本研究针对视疲劳（asthenopia）诊断标准缺乏、患病人群就医不便等问题，通过DryEyeRhythm智能手机应用程序开展大规模横断面数字队列研究。结果显示，60.3%的参与者存在自我报告视疲劳，其与高龄、男性、既往干眼病（DED）诊断、长时间屏幕暴露及DED症状（如异物感、眼痛、阅读困难）显著相关。研究为利用移动健康（mHealth）技术早期识别高危人群、指导视疲劳的预防和干预提供了重要依据。
在数字化时代，我们的双眼正承受着前所未有的压力。长时间盯着电脑、智能手机等电子屏幕，使得视疲劳（asthenopia）——一种以眼部疲劳、酸痛、流泪、视力模糊、畏光甚至头痛为特征的症候群——成为日益普遍的健康问题。尤其对于学生和处于工作黄金年龄的人群而言，繁忙的日程常常让他们无暇顾及眼部不适，导致大量视疲劳患者未被及时诊断和治疗。传统的医疗模式难以高效触及这一庞大群体，而视疲劳与干眼病（Dry Eye Disease, DED）症状高度重叠，其内在关联及特征尚未在普通人群中得到充分阐明。正是在这一背景下，一项基于智能手机应用程序的创新研究应运而生，旨在利用移动健康（mobile health, mHealth）技术，深入探索普通人群中自我报告视疲劳的真实面貌。
为了解开视疲劳的流行特征与相关因素之谜，由日本顺天堂大学研究生院医学研究科眼科学的Xinrong Zou、Takenori Inomata等人组成的研究团队，进行了一项大规模横断面数字队列研究。研究成果发表在《Scientific Reports》上。研究团队巧妙地利用了其自主开发的免费智能手机应用程序DryEyeRhythm作为研究工具。这款应用基于苹果公司的ResearchKit框架开发，支持日文和英文，于2016年11月至2019年9月期间在苹果应用商店发布，吸引了大量用户下载。研究人员从超过35,000名下载者中，筛选出完成全部调查问卷且数据合格的3,593名参与者纳入最终分析。这些参与者通过应用程序提供了详尽的人口统计学特征、疾病史、生活习惯信息，并完成了每日主观症状问卷、日本版眼表疾病指数（Japanese version of the Ocular Surface Disease Index, J-OSDI）问卷以及Zung氏自评抑郁量表（Zung Self-rating Depression Scale, SDS）评估。研究的核心是通过一个简单直接的问题——“您是否有视疲劳症状？”——来界定自我报告视疲劳，并在此基础上，运用先进的统计方法深入挖掘与视疲劳相关的各种因素。
研究结果
参与者 demographics
本研究共分析了3,593名参与者（中位年龄27岁），其中2,168名（60.3%）报告有视疲劳症状。与无视疲劳组相比，视疲劳组参与者年龄更大，且30-50岁年龄段的患病率最高。视疲劳组参与者有干眼病既往史、使用滴眼液的比例更高，咖啡摄入量更多，而定期运动的比例较低。最重要的是，屏幕暴露时间与视疲劳发生率呈显著正相关，每天屏幕暴露时间超过12小时的亚组，视疲劳发生率高达68.0%。
主观症状 of asthenopia
视疲劳组在所有主观症状问卷评分、J-OSDI总分及其各子量表（眼部症状、视觉相关功能、环境触发因素）得分以及SDS得分均显著高于无视疲劳组。视疲劳组更频繁地报告眼痒、头痛、精神疲劳、身体中轴肌肉僵硬疼痛和压力等症状。随着干眼病症状严重程度（J-OSDI总分）的增加，视疲劳症状也显著加剧。
主观症状 of asthenopia based on the age group
按年龄分层分析发现，自我报告视疲劳的比例在30-40岁和40-50岁年龄组最高（均达68.6%）。然而，小于20岁的年轻组虽然视疲劳报告率最低（46.2%），但其J-OSDI总分最高，提示他们的干眼病症状最严重，但滴眼液使用率却最低。压力水平在≥60岁和50-60岁年龄组最低，而在年轻和中年组中持续较高。小于20岁的参与者头痛症状最严重，而≥60岁的参与者眼痒症状报告率最高。
Determination of factors associated with self-reported asthenopia regression analysis
多因素逻辑回归分析显示，与自我报告视疲劳显著正相关的因素包括：年龄（以<20岁为参照，20-30岁、30-40岁、40-50岁、50-60岁、≥60岁的风险均升高）、男性、干眼病既往史、使用滴眼液、长时间屏幕暴露以及更严重的干眼病症状（J-OSDI总分越高风险越大）。而女性、胶原蛋白病、当前佩戴隐形眼镜、定期运动和吸烟则与较低的视疲劳报告风险相关。
Association between self-reported asthenopia and DED symptoms based on J-OSDI
进一步分析显示，在J-OSDI的12个症状中，有4个与自我报告视疲劳独立相关，其多因素调整后的比值比（Odds Ratio, OR）分别为：异物感（1.28）、眼痛或酸痛（1.48）、阅读困难（1.26）以及使用电脑或银行自动柜员机时出现问题（1.22）。这表明，这些特定的干眼病症状被患者感知为视疲劳的可能性更大。
Determination of factors associated with self-reported asthenopia with DED symptoms using logistic regression analysis
在同时报告视疲劳和干眼病症状（J-OSDI总分≥13分）的参与者中（1,773人，占视疲劳组的55.9%），多因素分析发现女性、干眼病既往史、使用滴眼液、咖啡摄入、吸烟和抑郁症状是其正相关因素。值得注意的是，30-60岁年龄组在这种“视疲劳伴干眼症状”的模式中呈现负相关，提示在中年工作人群中，可能存在不伴有典型干眼症状的“单纯性”视疲劳，这可能与工作压力、 accommodative function（调节功能）年龄性下降等因素有关。
综上所述，这项利用DryEyeRhythm应用程序开展的大规模数字队列研究成功描绘了普通人群中自我报告视疲劳的流行病学特征。研究揭示了视疲劳在30-50岁工作人群中的高发性，并明确指出了长时间屏幕暴露、既存干眼病是其主要风险因素。尤为重要的是，研究发现了视疲劳与干眼病症状之间存在特定关联（如异物感、眼痛、阅读和使用电脑相关困难），并提示在中年工作人群中可能存在不同于干眼病的视疲劳亚型。这些发现不仅深化了我们对视疲劳，特别是数字眼疲劳（digital eye strain）的理解，更重要的是展示了移动健康技术在大规模人群健康数据收集和早期健康问题识别方面的巨大潜力。该研究为未来开发针对性的预防策略（如推广“20-20-20”法则，即每使用屏幕20分钟，看20英尺远的物体20秒）、提高公众对视疲劳的认知以及通过智能手机应用进行早期干预和自我管理提供了宝贵的科学依据，有望帮助缓解数字化生活给人们眼部健康带来的日益增长的负担。
