广州市登革热发病影响因素的病例对照研究

目的 探索登革热发病的影响因素,为制定登革热防控措施提供参考依据。方法 采用成组匹配的病例对照研究设计,对调查对象进行问卷调查及实验室检测。采用随机森林模型、单因素分析和多因素Logistic回归等方法分析登革热发病的影响因素。结果 病例组病例294例（男158例,女136例）,平均年龄（37.0±13.8）岁;对照组691例（男329例,女362例）,平均年龄（36.6±13.2）岁。将随机森林模型筛选出的前20个潜在影响登革热发病的重要变量引入Logistic回归模型,结果显示：外出采取防蚊措施（OR=0.29,95%CI：0.20~0.43）、知道登革热传播途径（OR=0.40,95%CI：0.25~0.64）、蚊虫孳生地认知得分高（OR=0.67,95%CI：0.50~0.89）、夏天家中常使用空调（OR=0.60,95%CI：0.38~0.90）、家中安装纱门（OR=0.52,95%CI：0.34~0.79）、小区或家周围及时清理垃圾（OR=0.43,95%CI：0.23~0.79）、工作场所室内有空调（OR=0.46,95%CI：0.30~0.72）能够降低登革热发病风险;家人罹患登革热（OR=6.94,95%CI：2.91~16.56）、朋友或同事罹患登革热（OR=2.71,95%CI：1.56~4.72）人群发病风险高。结论 登革热的发病与个人防病知识、防蚊措施、居住环境以及工作环境密切相关,针对高危因素采取防控措施对于减少登革热的发生至关重要。     

基于SMOTE算法与机器学习的老年人健康素养预测研究

目的 探讨合成少数类过采样技术(SMOTE)结合机器学习模型在老年人是否具备健康素养预测评估中的应用。方法 利用单因素筛选从资料中筛选出与是否具备健康素养有关联的变量;以筛选出的变量作为输入变量,以是否具备健康素养为结局变量,分别在经SMOTE算法处理前后的数据集中建立logistic回归模型、随机森林和SVM模型,通过受试者工作特征曲线(ROC)来评价模型性能。结果 Logistic回归、随机森林和SVM在SMOTE算法处理前的测试集中的准确率分别为0.833、0.600和0.636,3种模型的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.723、0.815和0.728;在SMOTE算法处理后的测试集中的准确率分别为0.936、0.908和0.890,3种模型的AUC分别为0.896、0.944和0.897。结论 随机森林模型在老年人是否具备健康素养的预后评估中具有较高的应用价值。     

2021年某高校新生体检血清谷丙转氨酶与高尿酸血症的关联研究

目的 分析血清谷丙转氨酶(ALT)水平与高尿酸血症的关联。方法 研究对象来自2021年10月参加入学体检的11 858名大学新生,收集人口学特征和身高、体质、血压等体格检查数据,检测空腹血清ALT、尿酸、肌酐等水平。根据血清ALT水平,采用logistic回归模型及广义相加模型分析其与高尿酸血症的关联。结果 共纳入11 858名大学生,平均年龄为(21.9±4.5)岁,其中男生5 907名(49.8%),高血压者314人(2.7%)。高尿酸血症检出3 372例(28.4%),尿酸水平及高尿酸血症检出率随血清ALT水平上升而升高。多因素logistic回归模型结果显示,不论是按ALT水平四分位数分组还是按连续性变量分组,ALT水平都与高尿酸血症患病风险成正相关,OR(95%CI)值分别为3.24(2.80～3.76)(Q4 vs Q1)和2.12(1.97～2.29)。广义相加模型分析发现该关联呈线性关系。结论 高血清ALT水平与高尿酸血症的患病风险增加存在独立关联。     

传染病动力学模型在登革热疫情防控中的应用

目的 应用传染病动力学模型研究登革热暴发流行的传播规律,并对灭蚊、病例隔离等防控措施的效果进行定量评价。 方法 根据登革热疾病的自然史建立登革热暴发流行的SEIR模型。收集2014年广州市的登革热暴发疫情数据,将模型与之拟合,利用χ²检验评价模型模拟数据与实际疫情数据的拟合优度,获得模型关键参数。应用模型模拟一起由输入性病例引发的社区暴发疫情,并对无干预、灭蚊、隔离、灭蚊+隔离状态下的疫情发展趋势及不同防控效果进行定量评价,寻找最优防控方案。 结果 通过模型模拟,在10 000人的社区中输入1例感染登革II型病毒病例,未干预状态下,登革热疫情发展很快,发病人数呈直线上升趋势,疫情持续超过100 d,超过450人发病。采取隔离措施后,疫情控制效果不明显。采取灭蚊措施后,疫情很快得到控制。采取灭蚊+隔离综合措施的效果和采取单项灭蚊措施效果无差别,越早采取灭蚊措施效果越好。 结论 在登革热的暴发疫情处置中,灭蚊是最关键的防控措施,一旦疫情在人群中形成传播,隔离并不能达到阻断传染源的目的 ,只能作为疫情控制的辅助措施。     

多曲线季节指数模型分析广东省登革热流行时间特征及应用探讨

目的 建立广东省登革热疫情月份分布特征分析模型,并利用该模型进行疫情预测和防控效果评估。 方法 收集广东省1990-2016年各月登革热监测报告发病数,拟合多曲线季节指数模型。 结果 各月(x)发生登革热概率的拟合模型方程为:S=36.585-17.436x+5.425x²-0.318x³ (S≥0%,R²=0.980,P=0.000);多曲线季节指数模型为:S=-0.001+0.008x-0.003x²+0.000x³ (S≥0, x=1,2,3,4,5,6,R²=0.992,P=0.012);S=e^{-14.021+1.733x}(S≥0,x=7,R²=0.981,P=0.001);S=-189.883+41.304x-2.181x² (S≥0,x=8,9,10,11,R²=0.998,P=0.048);S=1.274E12×e^-2.612x(S≥0, x=12,R²=0.995,P=0.043)。结果发现,7-11月为广东省登革热高发生风险、高流行强度月份;1995年和2014年两年是广东省登革热异常暴发年;从2013年开始,广东省登革热疫情月度发生态势和流行特征发生悄然变化,发生异常疫情的月份时间提前、频次增加、强度增大,并可能引起下半年的疫情高发态势。采用该模型评估表明,广东省2015、2016年登革热早防早控措施效果明显。 结论 多曲线模型拟合登革热流行季节指数效果较好,该模型既可以用于登革热疫情的月份分布特征分析,开展早期预测预警,以便做到早发现早防控,还可用于评估防控措施的效果。     

2010—2014年广东省登革热突发公共卫生事件监测信息与防控对策分析

目的了解广东省登革热突发公共卫生事件相关信息的流行病学特征,为登革热防控提供对策。方法对中国疾病预防控制信息系统中2010—2014年广东省所有登革热突发公共卫生事件进行描述分析。结果2010—2014年广东省共报告177起登革热突发公共卫生事件,涉及病例44 437例,发病率为9.22/10万,死亡5例,病死率为0.011%。报告高峰在9—10月,占总数的63.84%（113/177）。19个地市报告登革热突发公共卫生事件,占全省的90.47%（19/21）,报告登革热突发公共卫生事件数最多的地市为广州市。登革热突发公共卫生事件涉及环境类型以城区居民区为主（57.29%,110/192）。结论广东省登革热突发公共卫生事件相关信息报告起数有逐年增加的趋势,报告地域不断扩大,登革热疫情已从之前的散发、偶尔暴发变为全省流行。防控登革热应注重尽早发现病例、及时落实防控措施、积极调整防控策略。     

佛山市禅城区创建登革热综合防控示范区前后居民健康教育干预效果评价

目的分析创建登革热防控示范区对居民登革热知识、态度和行为的影响,评估健康教育干预效果。方法采用多阶段随机抽样方法,在佛山市禅城区3街1镇中各随机抽2个村居委作为调查点,分别于创建登革热防控示范区前期（2014年8―9月）及后期（2015年9―10月）对调查对象开展登革热防控知识、态度和行为正确率的调查。结果创建示范区前、后期调查对象对登革热相关知识的总知晓率分别为84.36%（302/358）和90.91%（330/363）。创建示范区后期78.2%（284/363）的调查对象在就医时会主动告知医生蚊虫叮咬或旅游史,高于创建示范区前期的54.5%（195/358）,差异有统计学意义（P<0.01）。创建示范区后期调查对象“居住地周围环境经常灭蚊”的行为发生率（89.8%）高于创建示范区前期（70.9%）,差异有统计学意义（P<0.01）;创建示范区后期调查对象“室内安装了纱窗、蚊帐等防蚊设施”和“外出时采取正确的防蚊措施”的行为发生率分别为73.8%、89.8%,均高于创建示范区前期（均为65.6%）,差异均有统计学意义（P<0.05或P<0.01）。结论创建登革热综合防控示范区有利于提高居民登革热防控知识知晓率、相应态度和正确行为形成率。     

基于机器学习的CatBoost模型在预测重症手足口病中的应用

目的 通过机器学习算法,探究CatBoost模型在预测重症手足口病（HFMD）中的应用价值。方法 收集郑州市某医院2014年1月-2017年6月住院部诊治的2 983例HFMD患儿,使用R 3.4.3软件进行数据分析,构建CatBoost模型和其他普通模型,评估CatBoost模型的预测性能。结果 最终构建的CatBoost模型,预测正确率可达87.6%,人工神经网络模型位居第二（83.8%）,其他（决策树、支持向量机、logistic回归、贝叶斯网络）模型预测正确率<80%。CatBoost算法模型ROC曲线下面积、灵敏度、特异度均高（分别为0.866、80.80%、92.33%）,其中居前3位的预测变量依次为呕吐、肢体抖动和病原学结果。结论 CatBoost模型可以用于预测重症HFMD,相比于其他传统算法,具有较高的预测正确率和诊断价值。     

某医院体检人群糖尿病预测模型研究

目的 探讨logistic回归和随机森林在体检人群糖尿病患病风险预测中的应用。 方法 选择2006年1月-2015年12月在北京航天总医院体检中心参加体检的非糖尿病者11 769例次,随机选取70%样本,以性别、年龄、BMI、吸烟史、饮酒史、高血压既往史、高血压家族史、糖尿病家族史、收缩压、舒张压、空腹血糖、总胆固醇、甘油三酯、脂肪肝等14个因素作为自变量,以5年内是否罹患糖尿病作为因变量,基于logistic回归和随机森林分别建立糖尿病预测模型。将预测模型应用于剩余30%样本,根据所得受试者工作特征曲线的曲线下面积(AUC)评价模型的预测效果。 结果 Logistic回归预测模型和随机森林预测模型的AUC分别为0.912(95%CI:0.898~0.927)和0.919(95%CI:0.906~0.932),在最佳临界点,Logistic回归预测模型的灵敏度和特异度分别为80.8%和87.3%,随机森林预测模型的灵敏度和特异度分别为84.1%和85.3%。 结论 Logistic回归预测模型和随机森林预测模型对体检人群的糖尿病患病风险均具有良好的预测能力。     

基于数据挖掘技术的肺癌危险度预测模型的构建

目的 借助数据挖掘技术,联合流行病学特征和临床症状资料构建肺癌危险度预测模型,评价各模型用于肺癌危险度预测的性能,并筛选出最优模型。 方法 选取460例肺癌患者和560例肺良性疾病患者为研究对象,收集其流行病学特征和临床症状共16个自变量。将研究对象按照3∶1的比例随机分为训练集与测试集,应用支持向量机(support vector machine,SVM)、决策树C5.0和人工神经网络(artificial neural network,ANN)分别建立肺癌危险度预测模型,并比较不同模型的预测性能。 结果 经特征提取,痰中带血、发热出汗和吸烟史等9个变量被筛选为有效变量,用来构建肺癌危险度预测模型。测试集中SVM、决策树C5.0和ANN模型的灵敏度分别为74.1%、62.5%和92.9%;特异度分别为76.2%、80.4%和64.3%;阳性预测值分别为70.9%、71.4%和67.1%;阴性预测值分别为79.0%、73.2%和92.0%;准确度分别为75.3%、72.5%和76.9%;曲线下面积分别为0.752(95%CI:0.694~0.803)、0.715(95%CI:0.655~0.769)和0.786(95%CI:0.730~0.835)。 结论 ANN预测模型的整体性能优于SVM模型和决策树C5.0模型,在肺癌高危人群的筛查中具有潜在的应用价值。     

六个国家室内空气污染和吸烟对≥50岁人群哮喘的交互作用研究

目的 探讨室内空气污染和吸烟之间的交互作用对≥50岁人群哮喘的影响,为哮喘的防控提供科学依据。方法 随机抽取中国、加纳、印度、墨西哥、俄罗斯和南非6个中低收入国家的居民家庭户进行家庭问卷调查和对所有≥50岁的成员进行个人问卷调查。运用logistic回归模型分别分析室内空气污染（做饭燃料、烟囱设施）和吸烟（是否吸烟、吸烟频率、烟龄）与人群哮喘患病的关系,利用乘法模型和加法模型评价空气污染和吸烟对人群哮喘的交互作用影响。结果 共有33 327名调查对象纳入分析,≥50岁人群哮喘的总患病率为3.89%（1 296/33 327）。调整国家、年龄、性别、婚姻状况、居住地、教育程度、体力活动、家庭收入等混杂因素后,吸烟人群相对于从不吸烟人群患哮喘风险增加（OR=1.18,95% CI：1.01~1.45）;在不同吸烟频率的人群中,偶尔吸烟人群患哮喘的风险最高（OR=1.75,95% CI：1.33~2.30）。交互作用分析结果显示,除烟龄和做饭燃料外,室内空气污染和吸烟之间对≥50岁人群哮喘存在相加交互作用;是否吸烟（交互项OR=1.60,95% CI：1.26~2.02）、吸烟频率（交互项OR=1.61,95% CI：1.28~2.04）、吸烟烟龄（交互项OR=1.69,95% CI：1.39~2.21）均与做饭燃料之间在≥50岁人群哮喘患病风险中存在相乘交互作用。当2种危险因素同时存在时,患哮喘的风险最高。吸烟和做饭燃料为柴/煤/炭人群患哮喘的风险是不吸烟和燃料为电/燃气的1.43倍（95% CI：1.17~1.75）。结论 室内空气污染和吸烟均与≥50岁人群哮喘患病有关,并对≥50岁人群哮喘患病存在交互作用。     

2017—2019年深圳市龙岗区登革热媒介白纹伊蚊监测结果分析

目的 分析2017—2019年深圳市龙岗区白纹伊蚊密度季节消长和幼虫孳生特点,为制定当地登革热防控措施提供参考依据。方法 2017—2019年,在深圳市龙岗区11个街道设立监测点,采用布雷图指数（BI）评价伊蚊幼虫密度,诱蚊诱卵指数（MOI）评价伊蚊成虫密度;对不同月份、不同环境蚊媒密度（BI、MOI）及其BI和MOI的相关性进行分析。结果 2017—2019年平均BI为3.52,3年间BI呈逐年上升趋势,不同年份BI和不同月份BI差异有统计学意义（P<0.01）,2017、2018年BI高峰为9月份（分别为6.09、5.81）,2019年为5月（BI为6.11）;不同环境的BI差异有统计学意义（P<0.01）,居民区BI最高,为5.00。平均MOI为5.04,3年间呈波动趋势,不同年份MOI差异无统计学意义（P>0.05）,不同月份MOI差异有统计学意义（P<0.01）,2017年8月、2018年9月、2019年6月MOI最高,分别为9.90、8.82、9.83;不同环境的MOI差异有统计学意义（P<0.01）,公园MOI最高（5.49）。同期之间BI与MOI呈正相关（P<0.01）。结论 深圳市龙岗区白纹伊蚊密度较高,有明显季节性,加强登革热媒介伊蚊监测和风险评估,为制定科学合理的蚊虫控制措施提供依据。     

GM(1,1)灰色模型、马尔可夫链模型及其组合模型和SARIMA模型在甲肝发病数预测中的应用效果比较

目的 比较GM（1,1）灰色模型、马尔可夫链模型及其组合模型和SARIMA模型在甲肝发病数预测中的应用效果。方法 利用2010—2014年江西省甲肝逐月发病数数据,分别拟合GM（1,1）灰色模型、马尔可夫链模型、灰色马尔可夫链组合模型和SARIMA模型。利用4个模型预测2015年1—12月甲肝发病数并与实际值比较,采用平均绝对百分比误差（MAPE）、平均误差率（MER）、均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）4个指标评模型预测效果。结果 2010—2015年江西省累计报告甲肝2 939例,甲肝发病数整体呈逐年下降趋势（r_s=-0.838,P<0.01）。SARIMA（0,1,1）（1,0,0）₁₂为最优SARIMA模型;GM（1,1）灰色模型拟合精度为合格。模型预测的MAPE从低到高依次为灰色马尔可夫链组合模型（23.894%）、SARIMA模型（25.529%）、GM（1,1）灰色模型（28.429%）、马尔可夫链模型（39.426%）;MER从低到高依次为SARIMA模型（21.303%）、灰色马尔可夫链组合模型（25.574%）、灰色模型（30.717%）、马尔可夫链模型（35.203%）;MSE 和MAE 从低到高依次均为SARIMA模型（45.293、4.918）、灰色马尔可夫链组合模型（47.122、5.903）、灰色模型（67.738、7.091）、马尔可夫链模型（85.252、8.126）。结论 灰色马尔可夫链组合模型和SARIMA模型预测效果较好,可以用于甲肝发病数的预测。     

云南省2型糖尿病患者糖尿病肾病发病情况及危险因素分析

目的 了解云南省2型糖尿病（T2DM）患者糖尿病肾病（DN）发病情况及其危险因素,为防治DN提供科学依据。方法 采用随机整群抽样方法,以云南省社区T2DM患者（年龄≥18岁,且均在云南省居住≥1年）为调查对象,于2019年1—3月进行问卷调查、体格检查及实验室检测,统计DN发病情况。采用χ²检验及多因素非条件Logistic回归分析DN发病的影响因素。结果 共调查5 122例T2DM患者,男性2 317例（45.24%）,女性2 805例（54.76%）;平均年龄（56.28±19.03）岁,以45~59岁为主,共2 649例（51.72%）;婚姻状况以在婚为主,共3 834例（74.85%）;居住在城市2 190例（42.76%）,农村2 932例（57.24%）;文化程度以初中为主,共2 051例（40.04%）。DN发病1 462例,发病率为28.54%。多因素非条件Logistic回归分析结果发现,年龄60~90岁（OR=1.994,95%CI：1.409~2.821）、T2DM病程11~15年（OR=1.530,95%CI：1.207~1.939）、吸烟（OR=1.441,95%CI：1.203~1.726）、肉类摄入频次>1次/周（OR=1.347,95%CI：1.134~1.599）、肥胖（OR=1.678,95%CI：1.338~2.104）、高血压（OR=2.086,95%CI：1.367~3.182）、总胆固醇（TC）升高（OR=2.070,95%CI：1.842~2.327）及高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）降低（OR=1.799,95%CI：1.550~2.089）是云南省T2DM患者DN发病的危险因素,而参加体育锻炼（OR=0.613,95%CI：0.426~0.883）和糖化血红蛋白（HbA1c）达标（OR=0.573,95%CI：0.413~0.794）是T2DM患者DN发病的保护因素。结论 云南省T2DM患者DN发病率较高,年龄较大、T2DM病程较长、吸烟、肉类摄入频次、参加体育锻炼、高血压、HbA1c是否达标及BMI、TC、HDL-C是该地区T2DM患者DN发病的主要影响因素。     

2014—2019年西安地区新生儿极低及低出生体重率变化趋势及影响因素分析

目的 分析西安地区新生儿极低及低出生体重率变化趋势及影响因素,为极低及低出生体重新生儿的防治提供理论依据。方法 2014—2019年户籍为西安且在西北妇女儿童医院出生的婴儿及其产妇资料来自本地区母婴管理系统,采用回顾性分析方法分析极低及低出生体重新生儿发生情况,并进行极低及低出生体重新生儿影响因素分析。结果 纳入2014—2019年西安地区活产新生儿41 683名,其中极低出生体重儿共387例,占0.93%,平均出生体重（1 190.8±232.1）g;低出生体重儿共1 182例,占2.84%;平均出生体重（2 195.4±240.1）g。极低及低出生体重发生率从 2014 年至 2019年随年份呈显著下降趋势（P<0.01）。多因素Logistic回归分析结果显示,孕前BMI≤18.5 kg/m²（OR=4.104）、发生胎盘早剥（OR=2.732）、发生前置胎盘（OR=3.093）、发生胎膜早破（OR=3.557）、合并妊娠期高血压（OR=2.519）、经产妇（OR=4.586）、多胎（OR=3.056）、早产（OR=3.823）是极低及低出生体重儿的危险因素。结论 西安地区新生儿极低及低出生体重发生率虽然呈逐年下降趋势,但因受多种因素的影响,现状并不乐观,应对具有危险因素的孕妇采取综合预防措施,进而降低极低及低出生体重儿的发生率。     

细菌性脑膜炎儿童病例致病菌分布及耐药性分析

目的 对细菌性脑膜炎儿童病例病原菌及耐药检测结果进行分析,为本地区细菌性脑膜炎儿童病例诊断、用药提供依据。方法 采用描述流行病学分析方法对甘孜藏族自治州某医院病原检测信息系统病历管理系统中明确诊断为细菌性脑膜炎病例病原菌及耐药检测结果数据进行分析。结果 本研究共对2010—2019年甘孜藏族自治州某医院共诊断为细菌性脑膜炎儿童病例355例进行分析,男童199例,女童156例,分别占56.1%、43.9%。病例主要症状为发热持续时间≥3 d（占52.1%）、持续惊厥状态（占54.1%）、抽搐反应（占76.1%）。检出18种致病菌355株,均为单一感染。革兰阳性菌居多,共246株,占69.3%。革兰阴性菌102株,占28.7%。另检出7株真菌菌株,占2.0%。革兰阳性菌以肺炎链球菌（35.2%）、无乳链球菌（13.8%）及金黄色葡萄球菌（13.5%）居多,革兰阴性菌以大肠埃希菌（11.5%）、脑膜炎奈瑟菌（6.2%）及B型流感嗜血杆菌（5.6%）居多。肺炎链球菌对青霉素、氨苄西林、苯唑西林、万古霉素及左氧氟沙星的耐药率均超过80%,对头孢噻肟及莫西沙星敏感（敏感率超过95%）。无乳链球菌未产生严重耐药性,耐药率较高的为红霉素（50.4%）。金黄色葡萄球菌对各种抗生素均具有不同程度的耐药性,对头孢噻肟、头孢西汀、氯霉素、左氧氟沙星及万古霉素较敏感（70.4%~98.0%）。大肠埃希菌对头孢呋辛和头孢唑林的耐药性超过60%,对氯霉素及亚胺培南敏感率均较高（超过94%）。脑膜炎奈瑟菌对大部分抗菌药物具有较高敏感率,对氨苄西林耐药率为27.3%。结论 肺炎链球菌和大肠埃希菌是该地区细菌性脑膜炎儿童病例的主要致病菌,对β内酰胺酶类抗生素产生耐药性严重,但仍对三、四代头孢具有较高敏感性。     

拉萨地区藏族人群生活行为方式与自评健康状况的关联研究

目的 探讨拉萨地区藏族人群自评健康状况与常见生活行为方式暴露的关联,以期为该人群的健康促进工作提供依据。方法 选取国家重点研发计划“西南区域自然人群队列”中拉萨地区藏族人群作为研究对象,以面对面电子问卷调查方式收集自评健康状况,采用全环境关联研究（EWAS）方法,全面探讨生活行为方式因素与自评健康状况的关联。结果 6 212名藏族人群中自评健康状况非常好占9.1%,较好占55.9%,一般占28.0%,较差或很差占6.9%。EWAS框架下的有序Logistic回归分析显示偶尔饮酒（OR=0.79）、经常饮酒（OR=0.66）、膳食评分（OR=0.97）、每周业余平均锻炼时长2~3 h（OR=0.72）、每周业余平均锻炼时长>3 h（OR=0.84）人群更易有好的自评健康状况。而重度环境烟雾暴露（OR=1.52）人群自评健康状况更差。结论 藏族人群的自评健康状况总体较为乐观,多种生活行为因素与自评健康状况相关,为后续健康教育、促进方向提供理论依据。     

屯昌县老年人群白内障患病现状及影响因素分析

目的 了解屯昌县老年人群白内障患病现状,并分析其影响因素。方法 于2020年1—12月采用多阶段整群随机抽样方法,在屯昌县8个镇中每个镇抽取1个街道办事处（乡）,每个街道办事处（乡）抽取2个社区（村）作为调查点,从调查点抽取社区（村）中≥60岁人群为调查对象,对其进行眼科检查和问卷调查。采用描述流行病学分析方法分析屯昌县老年人群白内障患病现状,并采用单、多因素分析方法分析老年人群患白内障的影响因素。结果 共对1 517名屯昌县老年常住人群进行调查,男性占49.51%,女性占50.49%;年龄以60～80岁为主,占97.50%;受教育程度以高中以下为主,占70.53%。共检出白内障423例,患病率为27.88%。多因素Logistic回归分析显示,高度近视史（OR=1.597）、糖尿病（OR=2.720）、吸烟（OR=1.443）、职业性质为室外（OR=28.042）、中强度用眼（OR=1.643）、高强度用眼（OR=2.602）是屯昌县老年人群患白内障的危险因素。结论 屯昌县老年人群白内障患病率较高,且高度近视、糖尿病、吸烟、用眼强度高、职业类型为室外是其患病的危险因素。     

广州市南沙区中小学生视力不良及影响因素研究

目的 了解广州市南沙区中小学生视力不良发生情况及其影响因素,为学生视力防控提供科学依据。方法 采取分层整群随机抽样方法,抽取广州市南沙区小学、中学共7所学校学生为调查对象进行问卷调查和视力检查。结果 共发放问卷1 861份,回收有效问卷1 842份,有效回收率为98.98%。广州市南沙区中小学生视力不良检出率为63.63%,其中男生视力不良检出率为59.51%,初中生为82.50%,住校生为76.53%,不同性别、学段、是否住校学生视力不良检出率差异均有统计学意义（均P<0.01）。多因素Logistic回归分析结果显示,初中及以上学段（OR=3.32、3.19）、女生（OR=1.42）、每天都使用移动电子设备（OR=1.39）、睡眠不足（OR=1.52）、作业时长≥2 h（OR=1.50、2.05）、单次近距离用眼时间≥16 min（OR=1.48、1.40、1.47、1.75、2.15）、父母近视（OR=2.05、2.01、3.30）是中小学生视力不良的危险因素。结论 广州市南沙区中小学生视力不良情况较为严峻,需要学校、家庭、社会共同努力,综合防控学生视力不良问题。