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基于机器学习的中小学生近视影响因素分析及预测模型的开发与验证
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作者 顾枭成 陈新丽 +2 位作者 陈暕 孟聪 段海平 《国际眼科杂志》 2025年第2期328-336,共9页
目的:筛选分析中小学生近视影响因素并建立预测模型,为儿童青少年的近视防控措施提供思路。方法:于2023-09以学校为单位,采用分层整群抽样的方式抽取青岛市城区2所小学、2所初中、2所高中及1所职高中小学生1759人,开展近视筛查和影响因... 目的:筛选分析中小学生近视影响因素并建立预测模型,为儿童青少年的近视防控措施提供思路。方法:于2023-09以学校为单位,采用分层整群抽样的方式抽取青岛市城区2所小学、2所初中、2所高中及1所职高中小学生1759人,开展近视筛查和影响因素问卷调查。筛查和判定依据主要按照《标准对数视力表》(GB/T11533-2011)、《儿童青少年近视筛查规范》进行。基于机器学习算法LASSO联合XGBoost对近视影响因素分析及预测模型开发,以交互式Nomogram实现可视化。采用R统计软件版本4.3.3进行统计分析。结果:青岛市城区中小学生生筛查性近视率为70.61%(1242人)。筛选的最佳预测变量分别为年级、性别、父母是否近视、每天室内静坐时间、读写时眼睛距离书本超过一尺、每天的睡眠时间、看电视/玩电视游戏时眼睛距离电视显示屏的距离超过3 m、课间活动场所、补习班共多长时间、近距离用眼时多长时间休息一次眼睛、每天用电脑的时间、平均每天放学后做作业时间等12项影响因素。预测模型训练集、测试集的AUC分别为0.770(95%CI:0.751-0.789)、0.732(95%CI:0.714-0.750)。结论:开发和验证了一个基于机器学习筛选近视影响因素的中小学生近视发病风险的预测模型,并实现了可视化。 展开更多
关键词 中小学生 近视 影响因素 机器学习 预测模型
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