中国汉族中小学生视力不良变化趋势及GM模型预测研究

中国汉族中小学生视力不良变化趋势及GM模型预测研究

 孙奥

重庆市中小学卫生保健所

【摘要】采用灰色GM(1,1)预测模型建立我国中小学学生视力不良预测模型,对下一周期的中小学生视力不良状况进行预测和分析，并提出相应的策略和建议，以期改变现状。提出构建校社家三位一体的青少年体质健康促进体系、建立视力筛查和健康体检工作、持续并加大健康教育力度、完善校园环境卫生、改善学校、家庭等照明设备设施等措施防控防治中小学生视力不良。

【关键词】 汉族学生；视力不良；灰色理论；变化趋势，模型预测

前言：

视力是反映儿童青少年体质健康和预示未来生活质量的重要指标[1]，视力不良会导致注意集中能力、学习能力、辨认远处目标能力下降，对学生的生理、心理等因素影响较大[2]。视力不良问题是全球各个国家面临的严峻公共卫生问题[3]，尤以发展中国家青少年视力不良情况更加严重。视力不良是我国中学生极为常见的慢性病之一[4]，视力不良中的近视已经成为了儿童青少年主要健康问题[5]。研究利用中国学生体质健康调研报告中的相关数据，对汉族7-18岁中小学生视力不良检出情况进行统计分析，了解我国汉族中小学生视力不良的现状，分析查找内在规律，运用GM（1,1）模型预测下个周期7-18岁汉族中小学生的视力不良情况，制定具有实践性的预防措施和防治策略提供科学依据。

1.资料来源与方法

1.1 资料来源

资料来源于2005年、2010年、2014年全国学生体质与健康调研数据，资料涵盖全国内地30个省、自治区、直辖市（除西藏外）7-18岁汉族学生661269名，2005年为233207名，2010年为215319名，2014年212743名。其中，男生331228名，女生330041名，城市331404名，乡村329865名。

1.2测量方法

1.2.1 视力筛查

   按照历届“全国学生体质健康调研检测细则”要求检查视力，依据标准对数视力表进行检查。

1.2.2 模型预测

运用Excel表格对有关数据进行整理计算，采用灰色理论中灰色GM（1,1）预测模型，使用灰色系统建模[6]，并对相对误差进行检验，符合标准后对中国中小学生视力不良情况进行预测。

1.3 判定标准

根据报告诊断标准，凡视力小于5.0者为视力低下。其中，4.9，轻度；4.6 ～4.8，中度；4.5及以下，重度。

1.4 统计分析

运用Word、Excel等软件对有关数据进行统计整理，使用SPSS22.0软件对数据进行统计分析，各组数据率采用检验，并以P<0.05作为统计水准。

2.结果

2.1 中国汉族中小学生视力不良检出率情况

数据显示：中国汉族中小学生2005年视力不良近视率指标，城市学生高于乡村学生，男生、女生近视率分别为43.32%和51.69%，统计分析具有统计学意义（，P<0.01）。学段越高，近视率越高，7-12岁近视率为29.65%，13-15岁近视率56.20%，16-18岁近视率为73.96%，具有统计学意义（P<0.05）。远视率指标，城乡组间、性别组间、年级组间总体持平，差异具有统计学意义（城乡，性别，P值均<0.01）。其他指标，城市学生与乡村学生组间数据比较具有统计学意义（，P<0.01）。

2010年中国汉族中小学生7-12岁近视率城市男生为43.08%，城市女生为49.87%，乡村男生为28.23%，乡村女生为34.16%，近视率呈现逐年递增的状态。13-15岁视率城市男生为70.30%，城市女生为77.74%，乡村男生为51.73%，乡村女生为62.61%，城乡组间、性别组间差异具有统计学意义（城乡，性别，P值均<0.01）。16-18岁近视率城市学生高于乡村学生1.24倍，差异具有统计学意义（P<0.05）。远视率方面，7-18岁城市学生的远视率低于乡村学生，男生的远视率低于女生，城市学生为0.53%，乡村学生为0.61%，男生为0.44%，女生为0.68%，城乡组别、性别组别比较差异具有统计学意义（城乡、P<0.05，性别，P<0.01）。其他指标方面，7-18岁城市学生的高于乡村学生。

2014年中国汉族中小学7-18岁近视率情况性别组间、城乡组间、学段组间比较差异均具有统计学意义（性别，城乡，学段，P值均<0.01）。远视率方面，7-18岁城市学生为1.55%，乡村学生为1.03%，城市高于乡村学生1.51倍，7-18岁男生为1.37%，女生为1.22%，男生高于女生1.12倍。城乡组间、性别组间比较差异均具有统计学意义（城乡，性别，P值均<0.01）。

2.2 中国汉族中小学生视力不良变化趋势

2.2.1近视率指标方面

男生近视率分别增长了1.09倍和1.03倍，组间数据比较差异均具有统计学意义（，，，P值均<0.01）,女生近视率分别增长了1.05倍、1.03倍，组间数据比较差异均具有统计学意义（，，，P值均<0.01）。

2.2.2 远视率指标方面

男生远视率分别增长了0.96倍、3.09倍、2.99倍，组间数据比较，差异具有统计学意义（、P>0.05，、P<0.01，、P<0.01），女生远视率分别增长了1.23倍、1.76倍、2.16倍，组间数据比较差异均具有统计学意义（，，，P值均<0.01）。

2.2.3 其他眼病指标方面

男生其他指标分别增长了1.28倍、2.15倍、2.75倍，组间数据比较差异均具有统计学意义（，，，P值均<0.01），女生其他指标分别增长了1.05倍、2.37倍、2.48倍，组间数据比较差异均具有统计学意义（，，，P值均<0.01）。

2.3 中国汉族中小学生视力不良预测分析

GM(1,1)模型是灰色系统理论中应用最广泛的一种灰色动态预测模型,以揭示主导因素变化规律和未来发展变化态势。通过计算平均模拟相对误差值以检验模型的精准度，我国中小学生近视率模型（c=0.21,p=0.97）精度较高，其他指标模型（c=0.39，p=0.84）合格，说明预测模型有效，可进行外推预测研究。

预测数据表明，2019年男、女生7-12岁、13-15岁、16-18岁近视率仍处于较高的水平，其他眼病率指标有所升高。

3.讨论

结果显示，中国汉族中小学生的近视率、远视率、其他眼病指标检出率等均有所增加，随学段的增加而不断提高。近视检出率城市学生高于乡村学生，男生低于女生，男生增长率高于女生，各组别间差异具有统计学意义。远视检出率数据表明，目前我国中小学生的远视率逐渐增加，男生的远视率高于女生（P<0.01），城市学生高于乡村（P<0.01）。其他眼病检出率，男生高于女生，城市高于乡村，各组别间差异具有统计学意义。

研究利用GM(1,1)模型对下一阶段的视力不良率进行预测，揭示我国中小学生的近视率、其他眼病检出率的变化趋势，随年龄变化而变化的规律、性别之间的变化规律和地域之间的变化规律。预测结果表明，下一阶段汉族中小学的近视率仍处于较高水平，且学段性之间的比例较为明显，其他眼病检出率比例适当加大。

参考文献

[1] 董彦会，刘慧彬，王政和，等.2005-2014年中国7-18岁儿童青少年近视流行状况与变化趋势[J].中华预防医学杂志，2017，,51（4）:285-289

[2] 张瑜，时颖.青少年功能性视力不良患者的临床诊断分析[J].中国眼镜科技杂志，2020,35（1）：146-148.

[3] HOLDEN B A . Global prevalence of myopia and high myopia and temporal trends from 2000 through 2050[J].Ophthalmology，2016,123（5）：:1036-1042.

[4] 贾薇，曲秀芹，苏燕，等.2014-2018年年乌鲁木齐农村中小学生视力不良变化趋势[J].疾病预防控制通报，2020，35（1）：68-70.

[5] 马蕊，贾志强.中国部分少数民族中小学生视力不良流行特征分析[J].中国公共卫生，2019,39（5）：529-533.

[6]刘思峰，杨英杰，吴利丰等.灰色系统理论及其应用[Ｍ].北京:科学出版社，2014:140-143.