本文内容如下e-collection /主题问题:

数字健康评论(680) 移动保健(1754年) 眼科(30) 儿童和青少年的屏幕时间(37)

发表在在第22卷第12期(2020):12月

本文的预印本(早期版本)可在以下网站获得https://preprints.www.mybigtv.com/preprint/21923,第一次出版。
儿童和年轻人过度使用智能手机与视力障碍:系统综述和荟萃分析

儿童和年轻人过度使用智能手机与视力障碍:系统综述和荟萃分析

儿童和年轻人过度使用智能手机与视力障碍:系统综述和荟萃分析

本文作者:

剑王1 作者Orcid形象； 李美2 作者Orcid形象； 大桥外语朱1 作者Orcid形象； 杨曹3. 作者Orcid形象
文章 作者 (3)引用的 Tweetations (16) 指标

    审查

    1上海交通大学护理学院，上海，中国

    2瑞典Örebro大学医学院，Örebro

    3.临床流行病学和生物统计学，医学院，Örebro大学，Örebro，瑞典

    通讯作者:

    杨曹博士

    临床流行病学和生物统计学

    医学院

    据英国大学

    Södra Grev Rosengatan

    据,70182

    瑞典

    电话:46 196026236

    电子邮件:yang.cao@oru.se


    背景:过度使用智能手机被认为是可能导致视力障碍的潜在可变风险因素。然而，关于过度使用智能手机和视力障碍之间的联系的报道并不一致。

    摘要目的:这项系统综述的目的是确定过度使用智能手机和视力障碍之间的联系，包括儿童和年轻人的近视、视力模糊和视力低下。

    方法:我们在Cochrane图书馆、PubMed、EMBASE、Web of Science Core Collection和ScienceDirect数据库中进行了系统搜索，从数据库启动到2020年6月。确定了14项符合条件的研究(10项横断面研究和4项对照试验)，共包括27110名受试者，平均年龄从9.5岁到26.0岁。我们使用随机效应模型对10项横断面研究(26,962名受试者)进行meta分析，并使用固定效应模型对4项对照试验(148名受试者)进行meta分析，以结合优势比(or)和效应量(ES)。的我2统计学用于评价异质性。

    结果:合并OR为1.05 (95% CI 0.98-1.13，P= 0.16)，表明过度使用智能手机与近视、视力差或视力模糊无显著相关性;然而，这些视觉损害在儿童中更为明显(OR 1.06, 95% CI 0.99-1.14，P=.09)高于年轻人(OR 0.91, 95% CI 0.57-1.46)，P=点)。在4项对照试验中，过度使用智能手机的组比较少使用智能手机的组显示出更差的视觉功能得分。合并ES为0.76 (95% CI 0.53-0.99)，具有统计学意义(P<措施)。

    结论:长期使用智能手机可能会增加眼部症状的可能性，包括近视、疲劳和眼表疾病，尤其是在儿童中。因此，调节使用时间，限制长时间使用智能手机，可以预防眼部和视觉症状。对使用模式的进一步研究，以及对纵向关联的更长的跟踪，将有助于为儿童和年轻人使用智能手机提供详细的指南和建议。

    J medical Internet Res 2020;22(12):e21923

    doi: 10.2196/21923

    关键字

    视力损害； 智能手机； 移动电话； 过度使用； 孩子； 年轻的成年人； 系统综述； 荟萃分析


    自2000年代末推出智能手机以来，智能手机的使用一直在迅速增长。1］．2019年，全球智能手机普及率约占全球人口的41.5% [2］．值得注意的是，2018年中国智能手机用户数量约为7亿，占中国人口的一半[3.］．此外，2019年，超过80%的英国人拥有或随时可以使用智能手机，较2012年的50%有显著增长[4］．此外，2019年，英国16岁至34岁的年轻人中超过90%拥有智能手机[4］．

    随着青少年数字媒体消费的不断增加，眼部问题的发生率也急剧增加。目前有很大一部分人口患有视力障碍，特别是在亚洲国家，其患病率迅速上升，而且发病年龄较轻[5-8］．据估计，到2050年，全球将有49.8%(48亿)和9.8%(9亿)的人口患近视或高度近视[9］．最近的一项研究表明，大约60年前，中国只有10%-20%的人口近视，但在2015年，这一比例高达90%的青少年和年轻人[10］．一项基于学校的回顾性纵向队列研究(N=37,424名参与者)发现，近视患病率从2005年的56%显著上升至2015年的65% [8］．

    因此，儿童和年轻人过度使用智能手机已成为关键问题。11-13］．几项研究发现，2-11岁儿童使用数字设备的次数增加[14，15］．例如，一项包括12个国家9-11岁儿童的研究显示，54.2%的儿童屏幕时间超过了建议的指导方针(每天≤2小时)[15］．与老年人相比，儿童和年轻人过度使用智能手机产生不良后果的风险更大，因为他们在使用智能手机时自控能力较差[11］．一项横断面研究(N=2639名参与者)表明，22.8%的青少年沉迷于智能手机，这与高血压有关[16］．另一项研究显示，移动设备用户每周花在电子邮件、短信和社交网络服务上的时间为20小时，这表明他们在与他人沟通时严重依赖智能手机。17］．总之，过度使用智能手机可能会导致严重的身体、心理和社会后果[18，19］．

    一些实验研究表明，长期使用智能手机在视力障碍中起着关键作用，增加了视力不良的可能性[20.-22］．例如，一项前瞻性临床研究(N=50名参与者)显示，使用智能手机4小时导致眼表疾病指数高于基线测量值[20.］．金等人[23]发现，在智能手机的使用范围扩大后，眼部症状的增加扩展到普通人群，尤其是青少年。然而，其他研究报告称缺乏这种关联的证据[24］．例如，一项采用分层随机聚类样本的横断面研究(N=1153名参与者)并未发现智能手机使用时间与近视之间存在统计学上的显著关联[25］．同样，在爱尔兰进行的一项研究(N=418名参与者)表明，使用智能手机的时间不是近视的风险因素[26］．Toh et al [27的研究发现，使用智能手机的时间与视觉症状(如视力模糊、干眼症)的风险增加有关，但近视的几率降低。

    尽管人们越来越关注过度使用智能手机导致的视力损害，但关于过度使用智能手机与视力损害之间关系的现有定量证据仍不明确。因此，有必要确认和量化过度使用智能手机是否会导致视力障碍，尤其是儿童和年轻人。

    本研究的目的是进行系统回顾和荟萃分析，总结现有的关于儿童和年轻人过度使用智能手机与视力障碍之间关系的证据，这可能进一步指导潜在的干预措施，以减少智能手机过度使用对这一易受影响的亚人群的视力的有害影响。


    数据来源和搜索策略

    本系统评审和荟萃分析基于一项根据系统评审和荟萃分析首选报告项目(PRISMA)标准设计的方案[28]及流行病学观察性研究的meta分析[29)标准。

    在PubMed(美国国家医学图书馆)、Embase (Wolters Kluwer Ovid)、Web of Science Core Collection (Clarivate Analytics)、ScienceDirect (Elsevier)和Cochrane图书馆(John Wiley & Sons, Ltd)进行了系统搜索，以调查儿童(年龄<18岁)或年轻人(年龄<40岁)的智能手机过度使用或上瘾及其与视力受损(如近视、视力不良或视力模糊)的关系的观察和实验研究。为了尽量减少发表偏倚，我们还在灰色文献来源中搜索了其他研究，包括虚拟健康图书馆[30.], NARCIS [31，灰色文献报告[32]、开放灰色EU [33］．搜索仅限于英文出版的出版物。

    免费文本和医学主题标题(MeSH)术语被用于搜索，包括手机、智能手机、移动/手机/移动电话、电子设备、使用、使用时间、屏幕时间、过度使用、上瘾、眼睛、视力、视力、视力筛查、视力、近视、近视屈光、近视/近视屈光、近视/近视、近视、视网膜、屈光不正/弱视症状、视觉评估和视觉问题(见多媒体附录1完整的搜索策略)。我们纳入了自数据库建立以来截至2020年6月的所有针对智能手机使用和人类视力障碍的观察性研究和对照试验(随机或非随机)。此外，在最初的数据库搜索之后进行人工检索，以确保包含最新的文献。

    纳入和排除标准

    所有符合以下标准的观察性和实验性研究均纳入研究:(1)研究智能手机(或移动电话)使用与视力之间关系的原始研究，包括基于人群的纵向研究、队列研究、病例对照研究、横断面研究和对照临床试验;(2)参与者为年龄≤18岁的儿童或年龄≤40岁的青年(青壮年定义为18至40岁之间的发展阶段[34，35]);(3)报告使用智能手机的频率或时间(分钟或小时，或每天或每周);(4)感兴趣的终点是视力障碍或视力下降的发生率，包括近视、视力不良、视力模糊、显示视力受损的各种视觉功能评分或其他非特异性视觉障碍;(5)提供各组的视力测量数据，以计算视力障碍的效应量(ES)或视力障碍风险的比值比(or)，以及相关的95% ci或其他数据，以估计方差或准确性(如标准误差)。

    如果下列研究被排除:(1)叙事评论、社论论文、评论、信件或方法论论文;(2)评估视觉功能，没有可靠的/相关的智能手机使用评估;(3)未纳入参照组和对照组;(4)动物研究。

    数据提取

    在对数据库中的相关文章进行系统搜索后，两位研究者(JW和ML)开始独立地筛选和识别潜在的相关摘要。对于两个研究者之间发生的任何关于研究的资格的分歧，都由学术专家(YC)进行彻底的讨论或建议。随后，下载选定摘要的文章，由JW和YC在Microsoft Excel中使用标准化表格独立提取数据。对提取的数据进行比较和总结，以获得进行分析的最终文档。提取的信息包括:第一作者姓名、发表年份、研究设计、研究持续时间、研究进行国家、视力测量、智能手机使用时间、智能手机使用频率、样本量、视力受损病例发生率、结果确定方法OR或ES及其相关95% CI，以及使用的统计分析方法。

    研究质量评估

    乔安娜布里格斯研究所(Joanna Briggs Institute, JBI)分析横断面研究关键评价检查表、JBI准实验研究评价检查表和JBI随机对照试验关键评价检查表用于评估荟萃分析中纳入研究的质量[36］．JW和YC独立评估文章的质量，并在讨论后得出最终评估结果(多媒体附录2)．

    统计分析

    对于没有报告OR的研究，使用参照组/对照组和过度使用组有和没有视力损伤的病例数计算OR。对于使用连续变量测量视力损伤的研究，ES计算为均值除以汇集SD的差值，如下所示[37]：

    在哪里n1而且n2,年代1而且年代2分别为第一组和第二组的样本量和标准差。

    ES阳性表示视觉功能较差。对纳入研究的异质性进行调查我2统计(38),我2>30%被认为是中度异质性和我2>50%被认为表明存在很大的异质性[39］．一个P值<。非中心异质性卡方检验中的05被认为是具有统计学意义的异质性[40］．使用Baujat图评估每个研究对异质性的贡献及其对合并OR或ES的影响[41］．由于研究之间的异质性，使用随机效应模型计算了具有相应95% ci的综合or值，并使用森林图表示[42］．发表偏倚的可能性通过Egger检验和漏斗图的目视检验[43］．

    横断面研究根据视力障碍(近视、视力不良或视力模糊)的结局和受试者的平均年龄(儿童，≤18岁;年轻人，18-40岁)。此外，还进行了一项遗漏(LOO)分析，以调查单一研究对汇集效应的影响，作为一项附加敏感性分析[44］．

    一个双边P值<。除非另有说明，汇集估计中的05项被认为具有统计学意义。所有分析均在R 4.0.0 (R统计计算基金会，维也纳，奥地利)中使用meta 4.12-0 [45和dmetar 0.0.9000 [46］．


    纳入研究的特点

    从所有数据库中总共获得了1961篇文章。在删除重复篇后，剩下1796篇文章，其中121篇在筛选标题和摘要后被认为与元分析相关。在筛选了下载的121篇文章的全文后，14篇文章符合我们的纳入标准，包括10个横断面研究和4个对照试验，共有27110名参与者，平均年龄从9.5岁到26.0岁。文章搜索和筛选的流程图见图1。有关近视个案的十项横断面研究[24-27，47，视力模糊[48-50]，以及视力不良及其他未指明的视力障碍[23，27，48，51］．在我们的分析中，未指明的视觉损伤被视为视力不良。有两项研究[27，48该研究解决了两种视觉损伤结果，每一种结果在meta分析中被视为单一研究。4项采用对照试验设计的研究评估了眼表疾病指数评分[20.，视疲劳分数[21，动眼功能[52]，以及观看距离[22］．对纳入研究的特点和主要成果的更详细的摘要载于表1而且表2,分别。

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    图1。PRISMA(系统回顾和荟萃分析首选报告项目)用于筛选和选择关于儿童和年轻人过度使用智能手机和视力障碍的文章的流程图。
    把这个图
    表1。纳入研究的一般特征。
    参考 一年 国家 研究设计 参与者年龄(年)，平均值(标准差)或范围 抽样方法 N参与者
    Küçer等[49］ 2008 火鸡 横截面 大学生(年龄不详) 便利样本 229
    Toh et al [27］ 2019 新加坡 横截面 13.3 (2.0) Matrix-stratified样本 1884
    梅里等人[51］ 2019 埃塞俄比亚 横截面 13.1 (2.8) 多级抽样 601
    关等人[47］ 2019 中国 横截面 10.6 (1.15) 随机选择的样本 19934年
    金等人[23］ 2016 韩国 横截面 15 (0.9) 便利样本 715
    刘等人[24］ 2019 中国 横截面 9.5 (2.1) 分层
    集群的样本    		 566
    Meo等[50］ 2005 沙特阿拉伯 横截面 26.0 (13.4) 自愿(响应)样本 873
    Alharbi等人[48］ 2019 沙特阿拉伯 横截面 21.8 (2.4) 随机样本 605
    黄等人[25］ 2019 中国 横截面 19.6 (0.9) 分层随机聚类样本 1153
    麦克兰等人[26］ 2020 爱尔兰 横截面 16.8 (4.4) 自愿的样本 402
    安东纳等人[21］ 2018 西班牙 个随机对照试验一个 23.7 (2.6) 随机样本 54
    蔡等人[20.］ 2018 韩国 CTb 26.0 (3.0) 非随机抽样 50
    李等人[52］ 2019 韩国 CT 为20 - 29 自愿的样本 26
    Long等人[22］ 2017 澳大利亚 CT 21.5 (3.3) 自愿的样本 18

    一个随机对照试验。

    bCT:对照试验。
    表2。纳入研究的结果和结果。
    参考 反应率 接触;类型的测量 结果;类型的测量 主要结果
    Küçer等[49］ 100％ 拥有手机的时间;问一个 视力模糊;问 ≤2年:8.8% (4/45)
    2年:27.2% (50/184)
    Toh et al [27］ 93.78% (1884/2009) 使用智能手机的时间(每小时);问 (1)近视;问
    (2)视力差/视力障碍;问    		 (1)或b0.97 (95% ci 0.94-0.99)
    (2)或1.05(95%置信区间1.02-1.08)
    梅里等人[51］ 95.09% (601/632) 移动暴露时间;问 视力不良/视觉缺陷;客观的评估 2小时/天:6.6% (18/271)
    ≤2小时/天:7.5% (20/265)
    关等人[47］ 英国c 使用智能手机的时间;问 视力;客观的评估 1小时/天:20% (117/584);
    ≤1 h/天:18% (3492/19350)
    金等人[23］ 97.41% (715/734) 使用智能手机的时间;问 视力/眼部症状评分差;问

    		 2小时/天:72% (260/360);
    ≤2 h/天:52% (170/327)
    刘等人[24］ 88.7% (566/638) 使用智能手机的时间(每小时);问 近视;客观的评估 或0.90 (95% ci 0.57-1.43)
    Meo等[50］ 100％ 使用流动电话(通话时长);问 视力模糊;问 0.5 h/天:5% (5/100);
    ≤0.5 h /天:
    5.23% (39/746)
    Alharbi等人[48］ 93.1% (605/650) 每天使用智能手机的时长;问 (1)视力低下;问
    (2)视力模糊;问

    		 >3 h/天:57.2% (270/472);
    ≤3 h/天:45.9% (61/133)
    >3 h/天:46.0% (217/472);
    ≤3小时/天:57.1% (76/133)
    黄等人[25］ 96.08% (1153/1200) 每天使用智能手机的时长;问 近视;客观的评估 3 h/天:84.57% (296/350);≤3 h/天:88.03% (537/610)
    麦克兰等人[26］ 96.17% (402/418) 打电话时间(分钟/天);问 近视;问 或1.026 (95% ci 1.001-1.051)
    安东纳等人[21］ 100％ 智能手机阅读vs纸质书阅读 眼疲劳分数;问 27.96 (SD 20.11) vs 13.25 (SD 12.76)
    蔡等人[20.］ 100％ 4小时后使用智能手机的情况与基线相比 眼表疾病指数评分;问 25.03(差值10.61)vs 15.08(差值8.83)
    李等人[52］ 86.67% (26/30) 使用智能手机20分钟vs 5分钟 眼球运动的功能;问 6.35(差值3.54)vs 3.73(差值4.09)
    Long等人[22］ 100％ 1小时后使用智能手机vs基线 观看距离;客观的评估 27.8 (SD 7.7) cm vs 31 (SD 8.2) cm

    一个问:问卷。

    b或:优势比。

    c英国:未知。

    过度使用智能手机与视力障碍发生率之间的关系

    纳入横断面研究的ORs漏斗图似乎是对称的(图2)．尽管两项研究的ORs [23，49]与其他研究有轻微偏倚，基于Egger检验(P=点)。

    ‎
    图2。横断面研究漏斗图伪95%置信限。
    把这个图

    视力损伤发生率的ORs之间存在统计学上的显著异质性(我2= 84%,P<措施;图3)．Baujat的情节表明，对Kim等人的研究[23]对异质性有很大贡献，但对池OR (图4)．总体而言，尽管综合OR显示过度使用智能手机组的视力障碍几率高于减少使用智能手机组(OR 1.05, 95% CI 0.98-1.13)，但结果并不具有统计学意义(P= 16;图3)．在亚组分析中，特异性视力障碍的合并or均不显著。近视、视力不良和视力模糊的合并or分别为1.00 (95% CI 0.95-1.05)、1.40 (95% CI 0.87-2.23)和1.21 (95% CI 0.44-3.28) (图3)．合并OR在两个年龄亚组中均无统计学意义，为1.06 (95% CI 0.99-1.14，P= 0.09)， 0.91 (95% CI 0.57-1.46，P= 0.71)。

    ‎
    图3。过度使用智能手机组与减少使用智能手机组视力损害的综合优势比(ORs)。
    把这个图
    ‎
    图4。Baujat图用于横断面研究。
    把这个图

    LOO敏感性测试显示，过度使用智能手机组与减少使用智能手机组相比，视力障碍的or值在1.02 ~ 1.09之间;然而，ORs均无统计学意义(图5)．

    ‎
    图5。通过遗漏一项分析得出过度使用智能手机组与减少使用智能手机组视觉损伤的综合优势比(ORs)。
    把这个图

    过度使用智能手机与视觉功能评分降低有关

    纳入对照试验的ES漏斗图似乎是对称的(图6)， Egger检验未发现显著的发表偏倚(P= .067)。不同ESs对视力损害发生率的差异无统计学意义(我2= 0%,P= 54;图7)．

    ‎
    图6。对照试验的伪95%置信限漏斗图。
    把这个图

    在所有的对照试验中，过度使用智能手机组的视觉功能得分低于较少使用智能手机组，ESs从0.40到0.91 (图7)．合并ES为0.76 (95% CI 0.53-0.99)，具有统计学意义(P<.001)，说明与少用组相比，过度使用组的视觉功能评分差0.76 SD (图7)．

    ‎
    图7。过度使用智能手机组与减少使用智能手机组视觉功能评分的综合效应大小(ES)。
    把这个图

    LOO敏感性检验结果稳健，ESs范围为0.65 ~ 0.82，所有ESs均有统计学意义(图8)．

    ‎
    图8。使用过度组与减少使用智能手机组的视觉功能评分的综合效应大小(ESs)分析。
    把这个图

    主要研究结果

    本系统综述和荟萃分析的目的是总结目前可获得的关于儿童和年轻人过度使用智能手机与视力障碍之间关系的证据。在分析纳入的14项研究中，有9项发现过度使用智能手机与视力障碍之间存在显著关联。我们的汇总结果显示，在纳入的横断面研究中，过度使用智能手机与近视、视力模糊或视力不良之间存在负相关(OR=1.05, 95% CI 0.98-1.13)，但无统计学意义。然而，不良反应在儿童(OR=1.06, 95% CI 0.99-1.14)比在年轻人(OR=0.91, 95% CI 0.57-1.46)更明显。我们还发现，在纳入的对照试验中，过度使用智能手机可能比减少使用造成更差的视觉功能(ES=0.76, 95% CI 0.53-0.99)。由于结果参差不齐，有必要进行进一步的研究。据我们所知，这是第一个全面总结现有关于儿童和年轻人过度使用智能手机和视力障碍的数据的系统综述。

    在收集横断面研究时，没有观察到智能手机过度使用和视力障碍之间存在统计学上的显著关联，这可能有几个原因。首先，本系统综述中包含的现有研究大多来自视力障碍患病率较高的亚洲。在引进数码设备之前，东亚的近视患病率就已经很高[53］．先前的研究表明，在没有特别接触屏幕设备的情况下，受教育年限和强化教育时间较长的人，近视患病率上升得更快[54-56］．例如，在新加坡进行的一项研究发现，在20世纪80年代后开始上小学的人群中，近视患病率上升得更快。57］．以色列的一项研究发现，上世纪90年代，在正统学校读书的十几岁男孩患近视的比例要比其他学校读书时间较少的学生高得多。53］．因此，教育和强化教育可能是近视患病率增加的主要原因[58］．最近的研究也广泛描述了教育与视力障碍之间的关系[59］．此外，在台湾，较少接触数码设备的人群中近视患病率较高[56］．因此，过度使用智能手机是否会导致近视或其他视觉问题的风险更高仍有争议。

    其次，该分析中包含的大多数研究都将过度使用智能手机的时间划分为每天超过2到3小时。然而，有证据表明，人们花在数字屏幕上的时间要长得多。60-62，暗示人们可能会使用其他电子设备。过度使用其他数字设备也可能在视力障碍中扮演重要角色。一些研究探索了数字屏幕时间(如电脑、平板电脑、智能手机或其他手持电子屏幕)与视力障碍之间的关系[58，61，63-66］．例如，一项出生队列研究(N=5074名参与者)显示，电脑使用的增加与儿童近视的发展有关[65］．杨等[63]发现屏幕暴露与学龄前近视显著正相关，这与另一项队列研究的结果一致[66］．然而，评估屏幕时间对视力障碍影响的研究结果却喜忧参半。最近的一项系统综述显示，看屏幕的时间与近视的患病率和发病率没有显著关联[58]，这可能在很大程度上支持我们的横断面研究的汇总结果。因此，需要进一步验证这种关系。此外，鉴于使用各种数字设备的差异，一些研究比较了使用智能手机与使用其他数字设备对视力障碍的影响[20.，24，25，27］．这些结果也不一致。例如，关等人[47(N=19,934名参与者)发现，长时间(每天60分钟)使用电脑和智能手机都与更大的屈光不正显著相关。尽管如此，刘等人[24和黄等人[25的研究发现，儿童近视与使用各种电子设备(包括智能手机、平板电脑和电脑)的时间无关。相比之下，一项针对1884名青少年的代表性样本研究表明，使用智能手机的时间与视觉症状的风险增加有关，但没有发现与平板电脑的显著关联[27］．一项对照试验(N=50名参与者)表明，使用智能手机的组比使用电脑的组有更高的疲劳、灼烧和干燥评分[20.］．虽然现有的研究支持使用智能手机可能比其他数字设备造成更差的视力，但由于研究数量较少，还需要进一步的令人信服的证据来支持这一结论。

    第三，一些研究表明，使用科技产品或只看屏幕的时间对视力损害的风险极小，而花更多的时间在户外则与降低近视和近视恶化的风险有关[25，67，68］．然而，也有证据表明，数字设备使用的增加与工作时间的增加和户外时间的减少有关，从而产生了替代效应[58，69］．例如，Dirani等[69的报告称，缺乏充足的户外活动可能与电子屏幕时间的增加有关。更具体地说，最近的教育用屏幕时间可能取代阅读或写作，除了娱乐用屏幕时间(如电脑或电子游戏)。69］．例如，儿童使用智能手机主要是为了玩游戏(29%)和看视频(20%)，但也用于学习(19%)[70］．因此，电子屏幕时间可能不是一个因果因素，但可能是不同类型工作的替代品[58］．也有证据表明，9-11岁的儿童在电脑上玩的时间少于2小时，其户外时间超过1小时的可能性是那些使用电脑2小时或以上的儿童的1.98倍。71］．虽然这些结果可能反映了户外时间和电子屏幕时间之间的权衡，屏幕时间是室内时间的代理，但没有证据证实这种替代效应[58］．因此，有必要在这一领域进行进一步的研究。

    除了横断面研究的结果外，我们还发现，在每个纳入的对照试验和汇总结果中，过度使用智能手机组的视觉功能评分比减少使用智能手机组更差。从生物学角度讲，智能手机对眼部症状的影响可以用两种电磁场来解释:极低频电磁场和射频电磁辐射[72，73］．手机辐射强度较低，比吸收率<4 W/kg [72，74］．然而，据报道，即使在特定吸收率低于4 W/kg时，也会发生诸如DNA损伤和角膜增厚等不良反应[72，75，76］．在更年轻的时候，组织中的局部特异性吸收率更高，这表明青少年对智能手机的易感性更高[77］．智能手机产生的电磁场可能与眼睛组织相互作用[73，78]，可引起细胞凋亡、白内障形成、水肿、内皮细胞损失、炎症反应和神经效应[72，74，79，80］．射频EMR可对人体产生热和非热影响[81]，这可能导致角膜和晶状体的氧化应激[74］．电磁脉冲和射频电磁脉冲对眼睛的这些影响，特别是对角膜和晶状体的影响，可以解释为什么眼睛模糊、发红、视觉障碍、炎症和流泪等眼部症状会随着接触智能手机的时间增加而增加[23］．虽然实验研究可以提供因果推论，但由于现有研究数量有限，我们的结果还需要进一步证实。

    关于横断面研究中调查的智能手机过度使用与近视之间的关系，实验研究中发现的多种眼部症状并不一定反映眼睛的病理变化，如近视。很少有纵向队列研究检验屏幕暴露对近视的影响，结果也不一致[66，82］．据我们所知，目前还没有实验或纵向研究专门检测过度使用智能手机对近视的影响。因此，建立之前暴露于环境因素的时间序列的纵向队列研究设计将有助于检查过度使用智能手机是否会增加近视的风险。

    此外，纳入的横断面研究的meta分析异质性较高。首先，大量的研究已经确定了可能导致视力损害的潜在风险因素，其中包括遗传和环境因素[20.，26，56，58例如年龄[26]、教育及职业[58，户外活动[20.，58，以及父母近视[20.］．然而，一些研究在多变量分析中没有包括这些变量，这可能导致结果不一致，并可能进一步影响个体效应估计和合并OR。第二，一些研究仅使用单变量分析来调查智能手机使用时间和视力障碍之间的关系[47，69]，这可能会阻碍对它们相互关系的探索。第三，对结果的评估不一致。例如，一些研究使用自述问卷来识别近视[26，27，而其他人则采用了客观评估[24，25］．此外，智能手机过度使用的划分是不一致的，这可能使我们无法确定它们之间的重要关系。一项指引建议将娱乐时看屏幕的时间限制在每天不超过2小时[83］．因此，该领域的进一步研究应该使用一个广泛认可的标准来定义智能手机过度使用。

    这项研究还有其他的局限性需要解决。所有纳入的研究都使用了自我报告问卷来评估智能手机的使用时间。被纳入实验研究的参与者也大多使用问卷报告了他们的视觉功能。由于参与者的报告不准确或回忆偏差，问卷本身可能是一个潜在的错误来源。进一步研究应采用客观仪器测量智能手机使用时间，并通过视力筛查检查视觉功能。此外，由于每个元分析中包含的研究数量较少，因此在解释结果的泛化时应谨慎。将综述仅限于用英语报道的研究也可能导致不报道以其他语言发表的研究。尽管如此，我们的审查涉及严格的方法程序，以获取和汇集27110名儿童和年轻人的数据。我们还采用了广泛的搜索词来检索所有可能发表的英文文章，包括灰色文献，这可能有助于减少最终组合的发表偏倚。

    结论

    总体而言，目前的证据表明，儿童和年轻人过度使用智能手机与视力障碍之间的关联结果好坏参半。尽管在meta分析中，过度使用智能手机与视力障碍之间的统计学显著负相关仅在对照试验中得到证实，而不是在横断面研究中，但过度使用智能手机对视觉功能的负面影响在儿童中更为明显。然而，这些关系需要进一步验证。对使用模式的进一步研究，用更长的随访时间来检测纵向关联，以及这些关联背后的确切机制，将有助于为儿童和年轻人使用智能手机提供详细的指南。此外，了解过度使用智能手机导致眼部症状风险的因素，可以帮助越来越多的智能手机用户，尤其是儿童和年轻人，以更健康的方式使用智能手机。

    作者的贡献

    概念化:DZ、ML、YC;数据管理:JW、ML、YC;形式分析:JW和YC;调查:JW, DZ, ML;方法:DZ和YC;项目管理:YC;软件:YC;监管:DZ和YC;验证:JW和YC;可视化:YC; Writing – original draft: JW and YC; Writing – review & editing: JW, DZ, ML, and YC.

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    G·埃森巴赫编辑;提交29.06.20;同行评议的K Turner, T Igbe;对作者26.07.20的评论;接受29.10.20;发表08.12.20

    版权

    ©王健，李梅，朱大桥，曹杨。最初发表于《医疗互联网研究杂志》(//www.mybigtv.com)， 2020年12月8日。

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