Logistic Regression model. Results Age, Diabetes, Sun exposing, Longterm smoking are risk factors. Conclusions The Senile cataract is still a high-occ

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匾唐
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1 长沙市老年性白内障患病率及其影响因素分析张小梅 ( 长沙市中心医院健康管理中心, 湖南长沙,410004) 摘要目的 : 调查长沙市老年性白内障患病率及其影响因素作用机制方法 : 采取随机抽样的方法从长沙市中心医院体检管理中心平台数据库抽取受检对象 1383 例, 通过单因素方差模型以及 Logistic 回归模型分析白内障影响因素及作用机制结果 : 年龄糖尿病史长期日光照射史长期吸烟史对白内障的发生有显著影响, 性别高血压史长期饮酒史对白内障的发生影响不显著结论 : 白内障仍是高龄者的高发眼病, 长沙市 50 岁以上人群白内障患病率较高, 白内障的发病受多种因素影响, 应该针对影响因素积极采取预防措施, 以减少老年性白内障给广大人民群众的健康带来严重的损害关键词 : 长沙市 ; 老年性白内障 ; 影响因素 Analysis on the prevalence and influence factors of senile cataract of Changsha City Zhang Xiaomei (Health Management Center of Changsha Central Hospital, Changsha, ) Abstract Objective To investigate the prevalence and influence factors of Senile cataract in Changsha. Methods Randomly sampling was used to select 1383 cases from the Database of Physical examination management center of Changsha Central Hospital. The related influence factors of cataract were analyzed by One-Way ANOVA model and

2 Logistic Regression model. Results Age, Diabetes, Sun exposing, Longterm smoking are risk factors. Conclusions The Senile cataract is still a high-occurrence eye disease. The Cataract prevalence rate of persons aged 50 or above in Changsha City is high. The Cataract is influenced by many factors. We Should actively take preventive measures aimed at influencing factors, to reduce the harm of senile cataract to the masses. [Key words] Changsha; Senile Cataract; Influence Factors 目前在世界范围内, 白内障是致盲的主要病因老年性白内障一般是指中老年开始发生的晶状体混浊, 并且随着年龄的增长其患病率逐渐增加白内障发生的危险因素包括日光照射严重腹泻营养不良糖尿病吸烟饮酒受教育程度阿司匹林和糖皮质激素应用性别青光眼和遗传因素等 [1] 近年来, 无论在发达国家还是在发展中国家, 随着人口老龄化的加速发展, 由白内障导致的社会负担均日益加重, 白内障已经成为我国当前必须面对的重要公共卫生问题随着我国人口老龄化的加剧, 白内障患者将逐年增加白内障是主要致盲眼病, 一旦致盲, 将给家庭和社会增添负担, 及时做好白内障的防治就显得尤为重要因此, 加强白内障的防治研究, 显得尤为重要目前, 国内外对老年性白内障的影响因素探索给予了许多关注姜腾轩等 [2] 研究了高脂血症糖尿病与年龄相关性白内障的关系, 研究发现糖尿病是年龄相关性白内障的危险因素 Wu R 等 [3] 的研究对 3280 位岁的新加坡马来人进行调查, 研究发现马来人吸烟

3 与白内障有关边领斋等 [4] 调查了云南省贡山县高海拔农村多民族聚居区 40 岁以上人群年龄相关性白内障的危险因素, 研究发现年龄职业和高血压是白内障的危险因素李先锋等 [5] 认为青光眼和白内障可同时发生并相互影响, 且都是年龄相关性眼病娄尚等 [6] 研究了南昌市部分 50 岁及以上人群老年性白内障的相关现状, 研究发现年龄性别吸烟高血压和高血糖是可能导致白内障发生的危险因素 1 资料与方法 1.1 研究对象本次研究的对象为 2012 年 4 月至 2014 年 3 月在湖南省长沙市中心医院体检的长沙市居民, 要求年龄 50 岁, 具有本地户籍或在本地生活时间 3 年的非本地户籍人员 1.2 数据来源研究数据来自长沙市中心医院体检管理中心平台数据库和电话回访调查取得收集的资料包括 : 人口资料, 包括年龄性别等 ; 系统疾病, 如高血压糖尿病等 ; 生活习惯, 如吸烟史饮酒史长期日光照射史等 1.3 眼科检查视力检查 : 采用苏州医疗器械厂生产的标准对数视力表进行视力检测, 测试时用标准亮度的光线照明,5m 距离, 两眼分别进行 1 裸眼视力 ; 2 最佳矫正视力裂隙灯检查使用裂隙灯检查受检者的结膜角膜前房

4 深度虹膜晶状体混浊程度眼底镜检查使用直接检眼镜检查受检者的玻璃体眼底如果在正常瞳孔下无法判断晶状体的混浊程度或无法窥清眼底情况, 则须进行散瞳检查对于无散瞳禁忌者使用复方托吡卡胺滴眼液进行散瞳检查 1.4 诊断标准按照我国目前白内障流行病学调查标准 :1) 年龄 50 岁 ;2) 晶状体混浊, 包括空泡水裂板层分离轮幅状混浊楔形混浊核硬化及后囊下混浊等, 但不包括少数不影响视力的点状混浊 ;3) 视力 <0.8( 矫正 ), 并且剔除引起视力下降的白内障以外的其他原因 ;4) 排除其他眼部病变所致的病理性白内障和外伤性白内障 ;5) 无晶体及人工晶体植入者, 根据病史能确定属于老年性白内障者, 应计入老年性白内障 1.5 统计学方法数据采用二次录入核对方法, 用 Excel 建立资料库, 并用 SPSS16. 0 统计分析软件完成数据分析患病率部分采用描述性分析, 单因素分析采用 χ 2 检验, 检验水准 α=0.05, 将单因素分析有显著意义的变量带入 Logistic 回归模型, 进行多因素分析在 Logistic 回归模型中, 将解释变量分为三组, 分别为人口变量疾病变量和生活变量, 将三类变量逐步添加至 Logistic 回归模型中, 进而分析三类变量对白内障的影响 2 结果与讨论本次调查中,50 岁以上者共 1383 例, 男 795 例, 女 588 例, 男女比例为 1.35:1 共检出老年性白内障 278 例, 总患病率为 20.10% 其

5 中男性患者 134 例, 男性患病率为 16.86%, 女性患者 144 例, 女性患病率为 24.49%, 女性患病率高于男性 278 例白内障患者中致盲者为 3 人, 白内障致盲率为 1.08%; 白内障致低视力者 38 例, 白内障致低视力率为 13.67% 2.1 老年性白内障在不同影响因素之间患病率的单因素方差分析通过单因素方差分析检验各影响因素, 结果显示 : 年龄性别长期日光照射史糖尿病史高血压史对白内障的患病率有显著影响,P 值 <0.05 随着年龄的升高, 白内障的患病率呈明显的上升趋势,80 岁以上的受检人群中, 白内障的患病率高达 68.27%; 女性的患病率明显高于男性 ; 有长期日光照射糖尿病高血压的人群患病率也明显高于对照组人群详见下表 : 表 1 单因素方差分析影响因素组别受检人数患病人数患病率 P 值年龄 % 岁 -60 岁 ( 含 ) % 60 岁 -70 岁 ( 含 ) % 70 岁 -80 岁 ( 含 ) % 80 岁以上性别男 % 女 % 长期日光照射史有 % 无 % 长期饮酒有 % 无 % 长期吸烟有 % 无 % 糖尿病史有 % 无 % 高血压史有 % 无 % 合计 % 2.2 白内障影响因素的 Logistic 回归分析 Logistic 回归模型是研

6 究定性变量与它们的影响因素之间关系的有效工具之一当因变量是二分变量时, 最常用的是 logistic 回归模型本文中因变量只有两种选择 ( 患病或未患病 ), 所以本文中应用的是二分类逻辑回归模型 (Binary Logistic Regression), 当受检人群患有白内障时用 1 表示, 反之用 0 表示根据单因素方差分析结果, 剔除相关性不显著的因素 ( 长期饮酒 ), 将人口变量 ( 年龄性别 ) 疾病变量 ( 糖尿病史高血压史 ) 生活变量 ( 长期日光照射史长期吸烟 ) 赋值, 详见下表 : 表 2 多因素 Logistic 回归模型各变量的赋值代码解释变量赋值 Y 白内障有 =1; 无 =0 人口变量 S1 年龄 50~60 岁 =0;60~70 岁 =1; S2 性别男性 =1; 女性 =0 疾病变量 I1 糖尿病史有 =1; 无 =0 I2 高血压史有 =1; 无 =0 生活变量 L1 长期日光照射史有 =1; 无 =0 L2 长期吸烟有 =1; 无 =0 表 3 是白内障患病影响因素的 logistic 回归结果模型 1 中, 只加入受检人群的人口变量 ( 年龄性别 ) 模型 2, 将 2 个疾病变量 ( 糖尿病史高血压史 ) 加入模型中, 此时的 R 方值也从模型 1 时的变为模型 2 中的 0.098,-2LL 值也从降到了 , 可见加入疾病变量后, 模型得到了较大的改善模型 3 中加入了 2 个生活变量 ( 长期日光照射史长期吸烟 ), 模型得到了明显的改善, R 方值从升高到 0.153,-2LL 值也从降到了 , 因此本模型变量体系的构建基本合理表 3 白内障影响因素的 Logistic 回归分析代码解释变量模型 1 模型 2 模型 3

7 人口变量 S1 年龄 0.523*** 0.468** 0.325** S2 性别 * * 疾病变量 I1 糖尿病史 0.435** 0.374** I2 高血压史 0.167* 生活变量 L1 长期日光照射史 0.403** L2 长期吸烟 0.591* 常数项 * ** -2LL R 注 :*** 表示 p<0.01;** 表示 p<0.05;* 表示 p<0.1 通过分析上表, 可以得到以下结论 :(1) 人口变量中, 年龄因素对白内障有着显著正影响, 即年龄越大, 白内障患病率越高, 符合白内障随年龄增长患病率增加的发病规律 [7] (2) 疾病变量中, 糖尿病史变量与白内障显著正相关, 即患有糖尿病的人群, 出现白内障的可能性较高 (3) 生活变量中, 长期日光照射史和长期吸烟均与患有白内障显著正相关从本次研究得出, 糖尿病长期日照吸烟都是白内障的危险因素, 武荣等 [8] 也认为糖尿病患者处于高浓度血糖状态, 其晶状体的葡萄糖浓度上升, 导致醛糖还原酶的活性相应增加, 葡萄糖被转化为山梨醇, 而后者堆积在晶状体内, 引起纤维肿胀和变性而产生混浊而长期日光照射主要是通过日光中的紫外线影响白内障的发生长期大量吸烟则可增加核型白内障的发生率, 更使单纯性核性晶状体混浊的危险性增加综上所述, 老年性白内障的发生是多种因素作用的结果作为健康管理人员, 对于白内障的危险因素的预防干预十分必要对患

8 有白内障的受检者应做好白内障健康宣教, 让其了解白内障的基本常识, 怎样延缓白内障的加重, 掌握手术时机, 以减少老年性白内障给广大人民群众的健康带来严重的损害参考文献 [1] 葛坚. 眼科学 [M]. 北京 : 人民卫生出版社, 2002: 123. [2] 姜腾轩等. 高脂血症糖尿病与年龄相关性白内障的关系 [J]. 国际眼科杂志,2012,11: [3] Wu R, Wang JJ, Mitchell P, et al. Smoking, socioecnomic factors, and age-related cataract: the singapore malay eye study[j]. Arch Ophthamol, 2010, 128(8): [4] 边领斋等. 云南省高海拔农村多民族聚居区年龄相关性白内障危险因素调查 [J]. 眼科新进展, 2013,1: [5] 李先锋, 朱学春. 原发性闭角型青光眼并白内障手术治疗效果 [J]. 湖南师范大学学报 ( 医学版 ). 2013,10(2): [6] 娄尚, 袁兆康, 罗芳. 南昌市部分人群老年性白内障的现状及影响因素分析 [J]. 南昌大学学报 ( 医学版 ),2012(58),8: [7] Vrensen GF. Early cortical lens opacities: a short overview[j]. Act Ophthalmol, 2009,87(6): [8] 武荣, 胡亭. 糖尿病患者白内障术后角膜内皮损伤和修复的临床研究 [J]. 中华眼外伤职业眼病杂志,2013,35(1):52-55.

by mild (22.7%). Inhaled corticosteroids, systemic corticosteroids, and antibiotics were applied to 94.8% (292 cases), 74.7% (230 cases), and 90.9% (2

by mild (22.7%). Inhaled corticosteroids, systemic corticosteroids, and antibiotics were applied to 94.8% (292 cases), 74.7% (230 cases), and 90.9% (2 论著临床研究 doi: 0.7499/j.issn.008-8830.204.2.007 郑州市城区儿童哮喘的流行病学调查及发病相关因素分析赵坤宋桂华古华倩 2 刘爽 3 张岩郭彦荣 (. 河南中医学院第一附属医院儿科医院, 河南郑州 450000; 2. 杭州市余杭区