维吾尔族大学生屈光状态与屈光要素的研究

目的:探索维吾尔族大学生不同屈光状态与屈光要素之间的关系.方法:选取新疆医科大学在校维吾尔族大学生共计475例950眼,进行眼科视力、裂隙灯及眼底镜等专科检查,排除有影响屈光状态眼部疾病的9眼,余941眼,使用IOL-Master进行眼轴长度、前房深度、角膜曲率测定,并进行统计学分析.结果:维吾尔族大学生941眼随着眼屈光状态的分布为-13.5 ～ +8.00D,眼轴长度由长变短,前房深度由深变浅,角膜平均曲率由陡变平.根据屈光状态不同共分为7组,各组间比较中眼轴长度有统计学差异(P＜0.05),前房深度与角膜平均曲率存在相近屈光状态间无统计学差异的情况(P＞0.05).等效球镜与眼轴长度、前房深度、角膜平均曲率的相关系数r分别为-0.834,-0.547,-0.208(P＜0.01).等效球镜(D)与眼轴长度(AL)、前房深度(ACD)与角膜平均曲率(K)的多元回归方程为D=83.229-2.150AL+2.171ACD-0.939K.结论:维吾尔族大学生屈光要素间的变化配合决定了眼的屈光状态,为研究维吾尔族屈光状态的发生发展提供依据.     

维吾尔族中小学生屈光状态与屈光要素调查

目的 了解维吾尔族中小学生中央角膜厚度、角膜曲率、眼压、眼轴的特征,探讨其屈光状态与屈光要素的关系.方法 以人群为基础的2011年克拉玛依市不同民族中小学生近视眼流行病学调查资料中随机抽取维吾尔族中小学生6～18岁完整资料326例(652只眼),进行统计分析.结果 652只跟中远视眼占比例最大,其次为正视眼,近视眼所占比例最小.不同屈光状态间除角膜厚度外其余屈光要素比较差异均有统计学意义(P＜0.05),不同年龄组间除角膜曲率外其余屈光要素比较差异均有统计学意义.近视组、远视组及正视组三组屈光要素右眼与左眼进行比较差异均无统计学意义(P＞0.05),远视眼组中角膜曲率、角膜厚度及眼轴在性别间比较差异均有统计学意义(P＜0.05),正视眼组与近视眼组角膜曲率、眼轴在性别间比较差异有统计学意义(P＜0.05).结论 维吾尔族中小学生中远视眼所占比例最大,近视眼所占比例最小.其屈光要素独具特点,对研究维吾尔族屈光状态及眼部疾病的诊治提供依据.     

青少年视力正常眼屈光状态分析

本科对636例12～18岁视疲劳患者行散瞳验光检影检查,现报告如下。1资料与方法1．1资料我科2002--2006年收治的视疲劳患者636例（1272眼）,其中男性263例,女性373例;年龄12～18岁,均为青春期儿童。所有患者均已出现视疲劳症状,但使用标准对数视力表视力检查均为正常水平（5.0以上）,故未曾诊治。排除全身性可引起视疲劳的疾病,已排除干眼症、白内障、青光眼及其他器质性眼病,无显性斜视,     

健康学生正常视力眼的屈光状态

我国人的屈光状态,以往多报道临床情况,近几年我们为2218名高中毕业的健康学生,正常视力4436只眼进行了详细的检影验光,现将结果简报如下: 对象与方法被检者为17-18岁男性高中毕业学生,均是青岛     

儿童视力正常眼的屈光状态

目的了解儿童视力正常眼的屈光状态及其意义。方法儿童视光门诊中远近视力≥1.0的3～14岁儿童459名544只眼,均用1%阿托品眼膏散瞳,每晚涂眼一次,一周后由固定专职人员验光,记录结果。结果视力正常眼的屈光状态可见有远视、正视、近视和混合散光,其中远视420只眼,占77.2%;正视72只眼,占13.2%;近视30只眼,占5.5%;混合散光22只眼,占4.0%。表现有散光者309只眼,占56.8%。结论儿童视力正常眼不等于屈光正常,有必要进行静态屈光检查,了解基础屈光,发现潜在问题,预测视力与屈光的发展趋势,为早期干预提供依据。     

健康青年730只眼正常视力的屈光分析

为探讨我国健康青年正常视力的屈光状况,笔者特将在山东省济南、泰安、临沂三地市学生体检中的健康男青年365人,正常视力730只眼的屈光情况进行统计分析,现总结如下:对象与方法调查对象为1985年高中男性应届毕业生,年龄16~19岁,各科体检正常,外眼、色觉、深径觉、隐斜等检查均正常.     

青少年视力正常眼屈光状态的分析

对四个年级青少年学生1324只视力正常眼的屈光状态进行了分析研究,提出物理和几何光学与医学生理学两个角度的眼屈光状态之概念与意义不同,“正视眼”并不完全意味着正常生理学角度的屈光“正常眼”,并对青少年眼生理屈光状态问题进行了初步讨论。     

6034名大,中专考生视力及屈光状态分析

青少年近视正日益为眼科工作者及社会各界所关注。为探索与近视眼有关的一些因素，特将我市1992、1993两年6034名大、中专考生视力及屈光状态作一分析。对象与方法本组为上述大、中专考生。高考考生2812名，其中男生1813名，女生999名，年龄17～ZO岁。所有考生均由专职人员逐眼检查视力，采用梁天荣对数视力表，用5分记录法记录，裸眼视力低于4．8者用排镜矫正，以矫正视力达到5．O的最低度数记录矫正屈光度．矫正视力不足5．O者散幢验光，并查眼底排除其他眼疾。本组视力在4．8～4．9者1927眼，笔者随机抽查其中IOO名（153眼），结果151…     

维吾尔族哈萨克族与汉族大学生正视眼屈光要素的研究

目的 了解维吾尔族、哈萨克族与汉族大学生正视眼屈光要素之间的关系.方法 对三个民族大学生420只正视眼使用IOL-Master进行眼轴长度、前房深度、角膜曲率测定,并进行统计学分析.结果 三个民族大学生在角膜曲率上差异均无统计学意义,维吾尔族与哈萨克族大学生在眼轴长度及前房深度上无统计学意义(P＞0.05),汉族较维吾尔族与哈萨克族大学生眼轴更长,前房更深(P＜0.05).对三个民族正视眼进行右眼、左眼的统计学分析,各屈光要素均无统计学意义(P＞0.05).同一民族不同性别分析发现,三个民族中男性均较女性眼轴更长,角膜曲率更小;维吾尔族大学生男性较女性前房更深,哈萨克族与汉族大学生男性与女性在前房深度上均无明显差异.相同性别不同民族研究发现,维吾尔族与哈萨克族正视眼屈光要素在相同性别中比较无统计学意义(P＞0.05),汉族男性、女性分别较维吾尔族与哈萨克族男性、女性眼轴更长,前房更深,有统计学意义(P＜0.05).结论 不同民族正视眼屈光要素存在差异性,不同眼别无差异性,不同性别存在差异性.     

青少年2628只视力正常眼的屈光状态

目的　探讨视力正常青少年的屈光状态。方法　采用 1%阿托品麻痹睫状肌后检影验光 ,测定 6～ 18岁青少年 2 62 8只视力正常眼的屈光度。屈光类型按检影实际结果 ,本文以 <± 0 2 5D为正视 ,≥± 0 2 5D分别为远视类型或近视类型。结果　本组轻度远视占 91 2 1% ,≥± 3 2 5D占1 71% ;近视占 2 89% ;正视仅占 4 19%。各年龄组屈光度峰值都不在正视处 ,6～ 12岁组之间峰值有规律地向近视侧偏移。三种屈光类型比例的变化在 6～ 12岁组与年龄相关 ,12～ 18岁组变化与年龄增长的相关性无统计学意义。结论　青少年的正常屈光状态为轻度远视。几何光学的“正视眼”与生物医学角度的屈光“正常眼”是两个不同概念 ,应予以区分     

早产儿屈光状态和视力的调查研究

目的:观察和分析早产儿的屈光状态和视力发育情况。方法:对4～6岁早产儿156例312眼门诊进行视力和静态屈光检查并记录结果。结果:4～6岁早产儿156例312眼远视238眼(76.3%),近视15眼(4.8%),散光28眼(9.0%),正视眼31眼(9.9%),生理性远视所占的比例最大,各年龄远视比例有所不同,但都随着年龄的增长远视比例下降,正视和近视比例逐渐增加,视力正常率明显提高。结论:4～6岁早产儿屈光状态和视力发育与正常儿接近,随着年龄的增长,屈光状态有由远视向正视和近视发展的趋势。     

Inter-observer variation in refraction and visual acuity measurement using a standardized protocol

Reproducible measures of refraction and visual acuity are necessary in clinical and population studies of eye diseases. Inter-observer differences in measurements of these parameters were evaluated using the Early Treatment of Diabetic Retinopathy Study (ETDRS) protocol. No clinically significant interobserver variation was found for refraction or visual acuity measurements between three observers. This study confirms that when standardized measurement procedures are used, observer differences as a source of variability in the data can be minimized.     

Predicting visual acuity with machine learning in treated ocular trauma patients

AIM: To predict best-corrected visual acuity (BCVA) by machine learning in patients with ocular trauma who were treated for at least 6mo. METHODS: The internal dataset consisted of 850 patients with 1589 eyes and an average age of 44.29y. The initial visual acuity was 0.99 logMAR. The test dataset consisted of 60 patients with 100 eyes collected while the model was optimized. Four different machine-learning algorithms (Extreme Gradient Boosting, support vector regression, Bayesian ridge, and random forest regressor) were used to predict BCVA, and four algorithms (Extreme Gradient Boosting, support vector machine, logistic regression, and random forest classifier) were used to classify BCVA in patients with ocular trauma after treatment for 6mo or longer. Clinical features were obtained from outpatient records, and ocular parameters were extracted from optical coherence tomography images and fundus photographs. These features were put into different machine-learning models, and the obtained predicted values were compared with the actual BCVA values. The best-performing model and the best variable selected were further evaluated in the test dataset. RESULTS: There was a significant correlation between the predicted and actual values [all Pearson correlation coefficient (PCC)>0.6]. Considering only the data from the traumatic group (group A) into account, the lowest mean absolute error (MAE) and root mean square error (RMSE) were 0.30 and 0.40 logMAR, respectively. In the traumatic and healthy groups (group B), the lowest MAE and RMSE were 0.20 and 0.33 logMAR, respectively. The sensitivity was always higher than the specificity in group A, in contrast to the results in group B. The classification accuracy and precision were above 0.80 in both groups. The MAE, RMSE, and PCC of the test dataset were 0.20, 0.29, and 0.96, respectively. The sensitivity, precision, specificity, and accuracy of the test dataset were 0.83, 0.92, 0.95, and 0.90, respectively. CONCLUSION: Predicting BCVA using machine-learning models in patients with treated ocular trauma is accurate and helpful in the identification of visual dysfunction.     

眼外伤评分与眼球结构参数在眼外伤愈后视力评估中的价值

目的:探讨眼外伤评分(OTS)、初诊视力与眼球结构参数在眼外伤愈后视力评估中的价值。方法:选取司法鉴定科学研究院2015-06/2021-06受理并出具明确鉴定意见的眼外伤者302例302眼,根据眼外伤愈后最佳矫正视力(BCVA)进行分组,Ⅰ组63例63眼,BCVA<3.7;Ⅱ组70例70眼3.7≤BCVA<4.5;Ⅲ组78例78眼,4.5≤BCVA<4.9;Ⅳ组91例91眼,BCVA≥4.9。另选取纳入的眼外伤者健眼77例77眼作为对照组即Ⅴ组。分析纳入研究对象的眼外伤愈后BCVA和眼球结构参数及其相关性,并使用IBM SPSS Modeler 18.0软件建立预测眼外伤愈后视力的随机森林(RF)和支持向量机(SVM)模型。结果:纳入眼外伤者初诊视力、OTS评分、眼外伤愈后角膜分级、晶状体分级、眼底分级、视神经周围神经纤维层厚度与眼外伤愈后BCVA均存在相关性(P<0.01)。除中央视网膜厚度外,各组眼球结构参数均有差异(P<0.001)。SVM模型较RF模型预测眼外伤愈后视力的准确率高,误差在0.15以内者准确率达80%以上。结论:OTS评分与眼球结构...     

福州市21952名学龄前儿童视力调查

目的探索学龄前儿童视力低常状况,及弱视患病率,为临床治疗提供依据.方法对福州市3～7岁21952名学龄前儿童进行视力普查,将单眼或双眼视力低于1.0者,通知到门诊复查,将矫正视力＜0.9,定为弱视.结果视力低常与年龄密切相关,患病率14.35%,其中男14.11%,女14.58%;弱视患病率3.38%,各年龄组弱视患病率差异无显著性(P＞0.05);视力低常者屈光不正分布远视81.96%,近视8.43%,混合散光9.61%,三者差异有显著性.结论学龄前儿童年龄越小,视力低常率越高;各年龄组弱视患病率无差异;对3～4岁儿童进行弱视诊断时应注意年龄因素.     

弱视患者远、近视力差异的临床观察

目的  了解弱视儿童近视力和远视力是否存在差异。设计 回顾性病例系列。研究对象 弱视儿童81例（139眼）。方法 对81例初次就诊的弱视患者进行屈光矫正,分别运用标准对数远视力表和标准对数近视力表进行矫正后远、近视力的测量及分析。对所有接受检查的弱视儿童分别按年龄、屈光度和病因进行分组统计分析。主要指标 近视力,远视力。结果 不同病因弱视患者的远近视力比较：屈光不正性弱视、屈光参差性弱视、斜视性弱视患者的平均近视力分别为0.48±0.27、0.47±0.28、0.45±0.30,平均远视力分别为0.46±0.22、0.40±0.20、0.43±0.30,各组的远近视力差异均无统计学意义（P均＞0.05）。不同年龄弱视患者的远近视力比较：3岁～≤5岁组、＞5岁～≤7岁组、＞7岁～12岁组的平均近视力分别为0.41±0.23、0.56±0.29、0.46±0.31,平均远视力分别为0.39±0.18、0.52±0.22、0.42±0.23,各年龄组患者的远近视力差异均无统计学意义（P均＞0.05）。不同屈光度弱视患者的远近视力比较：≤+4.00 D组和＞+4.00 D组平均近视力分别为0.45±0.26、0.48±0.28,平均远视力为0.40±0.30、0.46±0.21,两组屈光度患者的近视力与远视力平均值差异均无统计学意义（P均＞0.05）。结论 本研究结果显示,不同病因、不同年龄段、不同屈光度的弱视患者其远、近视力无明显差异。 （眼科,2013,22： 266-268）     

Refraction and visual acuity measurements: what are their measurement uncertainties?

The details of refractive and visual acuity measurement have been examined using the International Standards Organization (ISO) guidelines for the estimates of uncertainty. It is clear that there is a number of sources of uncertainty in quoted values. Some of these can be analysed statistically, using the ISO guidelines and can be used to estimate an uncertainty in the final recorded values. These should be regarded as minimum uncertainties because there are other factors involved such as unwanted accommodation, which will affect the final outcome. The analysis shows that the standard uncertainty (± one standard deviation) is about 0.3 D in refractive error measurement and about 0.04 in LogMAR acuity. The normally quoted expanded uncertainty, which provides a 95 per cent confidence level, would then be 0.6 D in refractive measurement and 0.08 in LogMAR acuity.