《Ophthalmic and Physiological Optics》：Digital Eye Behaviour Phenotypes and Their Association with Axial Length and High Myopia in Chinese Adolescents
编辑推荐：
目的：屏幕暴露常被概括为总时长，但这一聚合指标掩盖了设备使用方式的重要差异。本研究旨在识别数字眼行为表型，并评估其与眼轴长度（axial length, AL）和高度近视的关联。方法：研究人员在上海开展了一项基于学校的横断面研究，纳入898名高中生。四类潜在类
目的：屏幕暴露常被概括为总时长，但这一聚合指标掩盖了设备使用方式的重要差异。本研究旨在识别数字眼行为表型，并评估其与眼轴长度（axial length, AL）和高度近视的关联。方法：研究人员在上海开展了一项基于学校的横断面研究，纳入898名高中生。四类潜在类别分析（latent class analysis, LCA）使用了八个来自问卷的设备使用指标。回归模型评估了与AL和高度近视的探索性横断面关联，并调整了人口学、家庭、睡眠和学校协变量。结果：LCA识别出四种在屏幕用途、工作日-周末模式、观看距离和视觉休息行为方面不同的表型。娱乐主导、周末集中型表型（11.5%）具有最高的娱乐占比和周末集中度。低屏幕、学习导向型表型（15.4%）的总屏幕时间最低，学习占比最高。相对于参照表型，调整后AL点估计范围为?0.25至?0.02 mm。低屏幕、学习导向型表型的高度近视几率名义上较高（调整后比值比=1.90；95% CI，1.06至3.39；p=0.03）。该关联在注意力检查正确子集中减弱。平均AL为24.83±1.20 mm；平均较差眼等效球镜为?3.35±2.36 D，115名学生（12.8%）患有高度近视。结论：四种数字眼行为表型捕获了总时长之外的多维暴露异质性。这些剖面为前瞻性研究提供了框架，以考察行为组合是否在总时长之外与屈光发育相关。
高度近视主要由过度眼轴伸长所致，是近视相关并发症的重要视力威胁来源。眼轴长度（axial length, AL）能更直接地反映累积的眼球生长，因此成为流行病学研究中的重要结局指标。数字设备在青少年中的使用日益普遍，常被视为潜在可改变的近视相关因素，但基于总屏幕时间的证据在不同人群和暴露定义间并不一致。总时长将不同的视觉条件合并为一个指标，掩盖了屏幕用途、工作日-周末使用模式、观看距离和视觉休息行为等维度。为此，研究人员利用潜在类别分析（latent class analysis, LCA），一种从相关行为指标中估计个体中心潜在亚组的统计方法，识别数字眼行为表型，并探索其与AL和高度近视的关联。
研究方法方面，该研究于2024年9月至10月在上海浦东新区三所高中（普通高中、九年一贯制学校和职业高中）开展基于学校的横断面调查，最终纳入898名学生。AL采用部分相干干涉测量（IOL Master 500），高度近视定义为较差眼等效球镜（spherical equivalent, SE）≤?6.00 D。研究以8个问卷衍生指标（总屏幕时间、学习占比、周末补偿指数、设备多样性、娱乐占比、社交用途占比、观看距离、休息频率）进行二至六类LCA，按贝叶斯信息准则（Bayesian Information Criterion, BIC）、熵和最小类别规模选择四类模型；采用线性回归和logistic回归，调整年龄、性别、年级、身体质量指数（BMI）、睡眠时长、父母近视、父母教育程度和学校等协变量，并进行注意力检查正确子集、完整表型案例、三类别替代模型和极端值保留等敏感性分析。
研究结果部分，在参与者特征（Participant Characteristics）方面，共有1247名学生受邀，1033人完成调查，应答率为82.8%，最终分析样本为898人，平均年龄16.3±0.9岁，女生占47.1%。整体高度近视患病率为12.8%，平均AL为24.83±1.20 mm，较差眼平均SE为?3.35±2.36 D。四类表型的分布在不同学校间存在显著差异。
在表型特征刻画（Pattern Characterisation）方面，LCA识别出四种数字眼行为表型。中等屏幕、社交用途型（27.8%）总屏幕时间居中（20.7 h/周），社交用途占比最高；低屏幕、学习导向型（15.4%）总屏幕时间最低（16.2 h/周），学习占比最高（0.48）；娱乐主导、周末集中型（11.5%）娱乐占比最高（0.74），总屏幕时间最高（26.2 h/周）且周末补偿指数最高；混合用途屏幕型（45.3%）总屏幕时间较高（24.7 h/周），娱乐和社交用途兼有。室外活动时间在各表型间无显著差异（p=0.19），视觉卫生指数存在显著差异（p=0.01）；观看距离<30 cm在混合用途型中比例最高（41.3%），在低屏幕、学习导向型中最低（23.2%，p=0.001）。
在与眼轴长度和高度近视的关联（Associations with Axial Length and High Myopia）方面，以中等屏幕、社交用途型为参照，调整后AL点估计范围为?0.25至?0.02 mm；娱乐主导、周末集中型的绝对值差异最大（?0.25 mm；95% CI，?0.52至0.02；p=0.07）。将总屏幕时间作为连续变量时，AL系数为0.05 mm/10 h/周（p=0.03），高度近视调整后比值比（adjusted odds ratio, aOR）为1.01（95% CI，0.91至1.12；p=0.87）。
在高度近视（High Myopia）方面，低屏幕、学习导向型在完全调整模型中具有名义上更高的高度近视比值（aOR=1.90；95% CI，1.06至3.39；p=0.03），但这一关联在注意力检查正确子集中减弱（aOR=1.22；95% CI，0.61至2.43；p=0.58），且其相应的调整后AL差异很小（?0.02 mm；95% CI，?0.26至0.22；p=0.88）。使用较近视眼AL、完整表型案例和保留全部极端记录等敏感性分析结果与主分析方向基本一致；三类别敏感性模型中所有表型关联的p值均≥0.20。
讨论部分总结指出，四种数字眼行为表型捕获了总屏幕时长未能反映的屏幕用途、工作日-周末集中程度、观看距离和视觉休息行为组合，但对于AL和高度近视两个结局，表型特异性关联并未呈现一致模式。低屏幕、学习导向型的高度近视信号未构成一致的屈光剖面，应视为探索性发现而非保护性或危害性表型。该研究的优势在于以AL为主要结局并结合以人为中心的LCA，同时在关联模型中调整学校。局限包括横断面设计不能推断因果、屏幕行为为自我报告、注意力检查失败率为27.4%提示应答质量限制、非睫状肌麻痹自动验光可能高估近视，以及学校类型和职业训练轨迹可能限制外推性。未来研究需要加入更客观的暴露测量，并直接测量一天中的设备使用时间、环境光照和睡眠时间。
结论：中国青少年样本中的数字眼行为形成了四种表型，这些表型捕获了总时长单独无法代表的屏幕用途、工作日-周末模式及观看实践的组合。这些表型为前瞻性研究提供了一个实用框架，用以考察特定行为组合如何在总时长之外与眼发育相关联。
