短篇论著

应用ROC曲线评估久坐行为对儿童青少年视力不良的预测价值

  • 李琳 , 1, 2, * ,
  • 廖津津 1, 2
展开
  • 1 华东师范大学青少年健康评价与运动干预教育部重点实验室, 上海 200241
  • 2 华东师范大学体育与健康学院, 上海 200241
李琳, e-mail,

收稿日期: 2022-09-05

  网络出版日期: 2025-06-13

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教育部人文社会科学研究一般项目(19YJA890014)

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李琳 , 廖津津 . 应用ROC曲线评估久坐行为对儿童青少年视力不良的预测价值[J]. 北京大学学报(医学版), 2025 , 57(3) : 614 -619 . DOI: 10.19723/j.issn.1671-167X.2025.03.029

在全球久坐行为日趋普遍化的大环境下,儿童青少年“高久坐行为”特征也日趋明显。世界卫生组织发布的《关于身体活动和久坐行为指南》指出,儿童青少年久坐行为与肥胖风险的增加、心脏代谢水平下降、亲社会行为表现较差以及睡眠时间减少有关[1-2]。与欧美国家相比,我国儿童青少年高久坐行为现象似乎更为严重,长时间久坐不动已成为我国儿童青少年体质健康逐年下降和肥胖、超重人数增多的“罪魁祸首”[3]。除上述健康问题之外,研究者发现高久坐行为还是引起儿童青少年视力不良的重要危险因素之一[4]。国内外相关研究显示,儿童青少年久坐时间越长,其患视力不良的风险就越高[5-6]。随着研究的深入,人们发现不能仅从时间维度进行两者关系的探索。近年来,久坐行为类型受到了越来越多的关注,研究发现过度使用电脑、观看电视以及阅读和写作业等久坐行为与学龄儿童的视力下降有关[7-8],但一项对欧洲儿童青少年的研究却认为阅读的久坐行为与儿童青少年的视力情况并无关联[9],另一项针对中国台湾地区学龄儿童的研究显示,观看电视的久坐行为与儿童的视力情况无关[10]。目前,久坐行为类型与视力的关系尚不明确,已有研究数量有限,而且存在着分歧。此外,有研究发现,年龄、父母近视、用眼习惯以及体力活动水平会影响儿童青少年的视力[11]。基于此,本研究拟将上述变量作为控制变量,将时间和类型维度相结合进一步探索久坐行为与视力的关系。根据世界卫生组织的报告,我国青少年学生近视率居高不下[12]。本研究应用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线确定影响我国儿童青少年视力不良的久坐行为类型时间临界值,并评估其预测价值,以期为综合防控儿童青少年的近视提供依据。

1 资料与方法

1.1 调查对象

面向我国6个行政区(东北、华北、华东、西北、西南和中南)4~12年级学生发放问卷,覆盖了上海市、安徽省、福建省、吉林省、西藏自治区、新疆维吾尔自治区等20个省(市、自治区),每个行政区采用方便取样的原则,按照年级进行分层抽取,每个年级计划调查100人,男女各半,每个行政区计划发放问卷900份,共回收问卷4 735份,排除以下情况的问卷:(1)问卷明显逻辑混乱;(2)问卷填写不完整,有超过1/3的题目漏填;(3)重复填写的问卷。最终获得有效问卷4 203份[平均年龄(14.1±3.6)岁],问卷有效回收率为77.8%(表 1)。本研究开始前已经华东师范大学人类受试者保护委员会审查批准(批准号:HR234-2019),所有受试者与其监护人均自愿参加,并签署知情同意书。
表1 受试者的学段和性别分布

Table 1 Grade and gender distribution of children and adolescents

Items Primary school Junior school High school Total
Boys 739 606 696 2 041
Girls 739 596 827 2 162
Total 1 478 1 202 1 523 4 203

1.2 研究方法

中国儿童青少年久坐行为调查问卷:参考《7天久坐行为问卷》和《青少年久坐行为测量问卷》的相关条目[13-14],并结合本研究编制的《儿童青少年七天活动记录表》的调查结果,最终编制《中国儿童青少年久坐行为调查问卷》。修订后的问卷主要调查儿童青少年一周内的久坐行为,包含四个维度,共12道题目,分为学习类久坐行为(做作业、阅读、课外辅导班等)、视屏类久坐行为(看电视、使用手机、电脑玩游戏、聊天等)、交通类久坐行为(乘坐公交车、出租车等)和文化休闲类久坐行为(画画、演奏乐器等)。问卷组内相关系数(intraclass correlation coefficient,ICC)为0.43~0.75, 信度良好。问卷使用《青少年久坐行为测量问卷》(Adolescent Sedentary Activity Questionnaire,ASAQ)为标准进行效度检验,Spearman相关系数为0.786,差异具有统计学意义(P < 0.01)。
视力情况调查及评价标准:参考“2019年全国学生常见病和健康影响因素监测与干预”项目的用眼行为调查表和其他相关研究的问卷条目[11, 15-16],课题组自行编制了《中国儿童青少年用眼习惯调查问卷》,问卷内容涵盖校内用眼情况(包括课桌椅调试频次、眼保健操频次等)、校外用眼情况(包括读写姿势、视力检查与矫正情况等)和学生以及父母视力情况等。为便于统计分析,本研究将问卷中反映校内外用眼情况的15道题目进行1~4分赋值(如:在过去的一周里,一天做眼保健操次数0次得4分,1次得3分,2次得2分,3次得1分;反向题目反向计分),相加总分越高表示用眼习惯越差。参与研究的学生由学校组织或者监护人带去当地眼科诊所,进行5 m标准对数视力表的检查,测量裸眼视力,然后将学生的裸眼视力值填入调查问卷中。根据裸眼视力值进行视力水平划分,视力不良分级的标准参照《学生健康检查技术规范(GB/T 26343—2010)》的要求,即左右眼裸眼视力均为5.0为视力正常;双眼中任一裸眼视力<5.0为视力不良;左右眼视力不一致时以视力水平较低者为准。
体力活动等级量表:采用梁德清[17]修订的《体力活动等级量表》调查个体过去一周的体力活动情况,量表将个体的运动情况划分为三个维度,分别是运动时间、运动强度和运动频率,每个维度对应五个等级,其中时间维度的计分方式为0~4分,另两个维度的计分方式为1~5分。计算公式为运动量=时间×强度×频率,最低得分0分,最高得分100分,量表的重测信度为0.82。

1.3 统计学分析

使用SPSS 25.0软件进行统计分析,首先采用独立样本t检验,分析视力正常与视力不良儿童青少年在久坐时间和久坐类型上的差异,然后运用MedClac软件绘制ROC曲线评估不同类型久坐行为时长对儿童青少年视力不良的预测性能,确定影响视力的久坐时长临界值,最后以久坐时长临界值为截断点,进行卡方检验,评估超过临界值的儿童青少年发生视力不良的风险程度。本研究还对不同学段学生进行二分类Logistic回归分析,探究影响每个学段学生视力的主要久坐行为,然后针对此久坐行为进行ROC曲线分析和卡方检验。
ROC曲线的统计量包括灵敏度(sensitivity, SE)、特异性(specificity, SP)、ROC曲线下的面积值(area under the curve,AUC)和约登指数(Youden index)[18]。本研究以总久坐时间和不同类型久坐行为时间为预测指标,是否视力不良为结果指标,最大约登指数对应的值即为久坐时间临界值。采用卡方检验分析久坐时间超过临界值的儿童青少年视力不良检出率的分布情况。用比值比(odds ratio,OR)估计相对风险度,在本研究中代表久坐时间超过临界值的儿童青少年发生视力不良的风险程度,是久坐时间少于临界值儿童青少年的倍数。

2 结果

2.1 视力不良与视力正常儿童青少年久坐行为的差异性比较

被调整儿童青少年的平均久坐时间约为312.9 min/d,其中,学习类久坐行为占比最高,为65.6%,其次为视屏类久坐16.2%,第三为文化休闲类久坐14.0%,最后为交通类久坐4.1%。通过对4 203名儿童青少年的视力情况进行调查发现,视力不良检出率占62.3%。
数据分析发现,总样本的久坐行为时间标准差较大,因此采用中位数代替均值(表 2),对数据进行正态转换,对视力正常与视力不良学生进行独立样本t检验,发现视力不良学生总久坐时间(t(4201)= -2.252,P < 0.001)以及学习类久坐(t(4201)=-11.238,P < 0.001)、视屏类久坐(t(4201)= -3.2,P < 0.001)和文化休闲类(t(4201)=-3.929,P < 0.001)久坐上花费的时间显著高于视力正常学生,在交通类久坐上差异无统计学意义。此外,对不同性别学生也进行了独立样本t检验,发现在学习类久坐(t(4201)= -4.641,P < 0.001)和视屏类久坐(t(4201)=4.880,P < 0.001)上存在着显著的性别差异,女生学习类久坐时间显著高于男生,男生视屏类久坐时间显著高于女生,在文化休闲类和交通类久坐上,男女生之间差异无统计学意义。
表2 儿童青少年久坐行为的描述性统计

Table 2 Comparison of sedentary behaviour in children and adolescents /(min/d)

Group Total Study Screen Transportation Leisure
Normal vision 237.1±112.6 147.08±92.6 36.4±65.7 8.9±21.4 35.7±52.1
Poor vision 362.9±189.3 231.4±110.0 42.9±68.6 7.1±17.8 41.4±52.9
Boys 308.5±172.8 192.9±114.3 40.7±73.6 7.1±18.6 37.1±53.8
Girls 319.0±160.9 205.7±123.6 36.1±59.2 8.6±21.4 40.0±51.4

Data were $\bar x \pm s$. Total, total sedentary time;Study, study sedentary time; Screen,screen sedentary time; Transportation,transportation sedentary time; Leisure, leisure sedentary time.

为探究久坐行为是否是影响儿童青少年视力的独立因素,本研究将年龄、父母近视情况、用眼习惯以及体力活动四项指标作为协变量进行协方差分析,发现在总久坐时间(F=11.310, P=0.001 < 0.05)、学习类久坐(F=21.603, P=0.001 < 0.05)和视屏类久坐(F=15.290, P=0.001 < 0.05), 组间差异具有统计学意义,表明在排除了上述影响视力的因素后,总久坐时间、学习类久坐时间和视屏类久坐时间仍然会显著影响儿童青少年的视力。

2.2 ROC曲线分析

总久坐时间、学习类久坐时间和视屏类久坐时间是独立影响儿童青少年视力的重要因素,为了进一步探究不同类型久坐行为时间影响儿童青少年视力的临界值,本研究绘制了总久坐时间、学习类久坐时间和视屏类久坐时间与视力关系的ROC曲线(图 1),学习类久坐时间ROC曲线下的面积最大,AUC为0.824(P < 0.001),即学习类久坐时间预测儿童青少年患视力不良的能力最高(表 3)。
图1 儿童青少年久坐行为与视力情况的ROC曲线

Figure 1 ROC Curve of sedentary behavior and vision conditions in children and adolescents

表3 ROC曲线分析结果

Table 3 Results of ROC curve analysis

Sedentary behavior AUC SE P 95%CI SE SP Maximum Youden index Sedentary time thresholds/min
Total 0.792 0.008 < 0.001 0.788-0.812 0.786 0.681 0.468 281.1
Study 0.824 0.007 < 0.001 0.812-0.835 0.814 0.613 0.428 168.3
Screen 0.524 0.001 < 0.05 0.506-0.542 0.666 0.386 0.052 21.6

Total, total sedentary time;Study, study sedentary time; Screen,screen sedentary time. AUC, area under the curve.

表 3可知,总久坐时间在最大约登指数下的临界值为281.1 min/d,则以281.1 min为截断点,进行卡方检验,卡方值为902.485 (P < 0.001),同时得到OR值为1.128 (95%CI:1.111~1.147),即每天总久坐时间大于等于281.1 min的儿童青少年患视力不良的风险程度是小于281.1 min儿童青少年的1.128倍(表 4)。同理,每天学习类久坐时间大于等于168.3 min的儿童青少年患视力不良的风险程度是小于168.3 min儿童青少年的2.331倍;每天视屏类久坐时间大于等于21.6 min的儿童青少年患视力不良的风险程度是小于21.6 min儿童青少年的1.25倍。
表4 久坐时间与视力情况四格表

Table 4 Sedentary time and visual conditions four-grid table

Sedentary time/min Poor vision conditions, n(%) n χ2 OR(95%CI)
Yes No
Total < 281.1 559 (34.2) 1 075 (65.8) 1 634 902.485# 1.128 (1.111-1.147)
≥281.1 2 062 (80.3) 507 (19.7) 2 569
Study < 168.3 486 (33.4) 971 (66.6) 1 457 799.245# 2.331 (2.162-2.513)
≥168.3 2 135 (77.7) 611 (22.3) 2 746
Screen < 21.6 876 (58.9) 609 (53.1) 1 485 11.390# 1.250 (1.098-1.424)
≥21.6 1 745 (64.2) 973 (35.8) 2 718

Total, total sedentary time;Study, study sedentary time; Screen,screen sedentary time. # P < 0.001.

2.3 各学段学生久坐行为与视力的Logistic回归和ROC曲线分析

为进一步探究久坐行为对不同学段学生视力的影响,在控制了性别、年龄、父母近视情况、用眼习惯以及体力活动等影响因素后,采用二分类Logistic回归分析发现,总久坐时间、学习类久坐和视屏类久坐是影响小学生视力的主要久坐行为,学习类久坐是影响初中生和高中生视力的主要久坐行为(表 5)。
表5 各学段学生久坐行为与视力的Logistic回归分析

Table 5 Logistic regression analysis of sedentary behavior and vision conditions in students of different grades

Grades Sedentary time β SE Wald df P OR(95%CI)
Primary school Total 0.008 0.001 29.515 1 0.001 1.008(1.005-1.011)
Study 0.005 0.002 8.638 1 0.003 1.005(1.002-1.009)
Screen 0.004 0.001 10.377 1 0.001 1.004(1.002-1.007)
Junior school Total 0.001 0.001 0.542 1 0.462 1.000(0.999-1.002)
Study 0.019 0.002 92.845 1 0.001 1.003(1.002-1.004)
Screen 0.001 0.001 1.27 1 0.26 1.001(0.998-1.002)
High school Total 0.003 0.002 4.573 1 0.052 1.002(0.998-1.003)
Study 0.009 0.002 20.726 1 0.001 1.009(1.005-1.012)
Screen 0.002 0.001 1.899 1 0.168 1.002(0.997-1.008)

Total, total sedentary time;Study, study sedentary time; Screen,screen sedentary time.

小学、初中和高中阶段学习类久坐ROC曲线下的面积大于其他久坐行为,即学习类久坐预测儿童青少年患视力不良的能力最高(图 2)。从表 6可知,每天学习类久坐时间大于等于192.9 min的小学生患视力不良的风险程度是小于192.9 min小学生的2.693倍;每天学习类久坐时间大于等于251 min的初中生患视力不良的风险程度是小于251 min初中生的2.089倍;每天学习类久坐时间大于等于154.3 min的高中生患视力不良的风险程度是小于154.3 min高中生的2.803倍。
图2 各学段久坐时间与视力的ROC曲线

Figure 2 ROC curves for sedentary time and vision conditions at different grades

A, primary school; B, junior school; C, high school.

表6 各学段久坐时间与视力情况四格表

Table 6 Sedentary time thresholds and vision conditions at different grades

Grades Sedentary time Poor vision conditions, n(%) Total χ2 OR(95%CI)
Yes No
Primary school < 192.9 162 (21.1) 634 (78.9) 796 350.926# 2.693 (2.584-2.893)
≥192.9 575 (85.4) 107 (14.6) 682
Junior school < 251 335 (45.0) 410 (55.0) 746 294.133# 2.089 (1.923-2.269)
≥251 429 (94.1) 28 (5.9) 456
High school < 154.3 135 (31.9) 288 (68.1) 423 518.986# 2.803 (2.435-3.226)
≥154.3 984 (89.5) 116 (10.5) 1 100

# P < 0.001.

3 讨论

本研究发现我国儿童青少年平均总久坐时间为321.9 min/d(不包括每天校内固定上课时间)。尹宁等[19]的研究发现,儿童青少年日均总久坐时间为203 min(不包括每天校内固定上课时间),该研究纳入的是小学和初中学段的学生,而本研究的受试者是从小学三年级到高三年级,这可能是久坐时间上差异的主要原因。因为有研究发现,年级越高的儿童青少年,其久坐的时间就越长[20]。本研究还发现女生花费在学习类久坐上的时间显著高于男生,而男生花费在视屏类久坐上的时间显著高于女生。郭强等[21]研究也发现男生的视屏类久坐时间略高于女生。本研究结合既往研究的结果,推断性别是影响个体静态生活方式的重要影响因素[22],男生比女生更活泼好动的社会性格是久坐类型产生性别差异的原因[23]
本研究对4 203名儿童青少年视力进行调查发现,视力不良检出率为62.3%,在排除了其他影响因素后,视力不良儿童青少年的总久坐时间以及学习类久坐、视屏类久坐上花费的时间显著高于视力正常的儿童青少年,与杨剑等[24]的研究结果相似,久坐时长与儿童青少年视力水平呈负相关,随着学习类久坐时间的增加,青少年视力水平呈下降趋势。
本研究ROC曲线分析发现,学习类久坐行为预测儿童青少年患视力不良的能力优于其他类型久坐行为,具有较好的预测价值(AUC>0.8)。每天学习类久坐时间大于等于168.3 min的儿童青少年患视力不良的风险程度是小于168.3 min儿童青少年的2.33倍,学习类久坐能辨别出81.4%视力不良的儿童青少年和61.3%视力正常的儿童青少年,说明学习类久坐对儿童青少年的视力不良有较高的预测价值。另外,从三个学段看,学习类久坐的预测价值最高,尤其是高中学段的学生,如果每天学习类久坐大于等于154.3 min,其患视力不良的风险是小于这个久坐时间学生的2.8倍,且能辨别出87.9%视力不良的儿童青少年和71.2%视力正常的儿童青少年。
为了保护我国儿童青少年的视力健康,根据本研究结果,建议除校内固定上课时间外,小学生学习类久坐时间应控制在3 h以内,初中生应控制在4 h以内,高中生应控制在2.5 h以内。虽然国内有学者提出[25],学习类久坐影响视力的因素还包括学习环境、用眼习惯和写作姿势等,认为仅分析久坐时长这个单一因素,无法完全预测视力水平,但由于学习类久坐在我国儿童青少年日常生活中的久坐时间占比较大,通过ROC曲线统计学习类久坐时间的推荐量对我国儿童青少年的生长发育具有重要意义。本研究在控制了用眼习惯、父母视力等影响因素后,探讨学习时长的推荐范围,从研究结果看,目前我国有46%的小学生、37%的初中生和72%的高中生学习类久坐时间超过了推荐量,这部分学生的视力不良检出率占比较高,三个学段均超过了85%。因此,学校和家长应合作,减轻学生的课业负担,减少学生课外作业量和课外辅导班的学习时间,这样才能从根本上改变学习类久坐时间过长的状况,以保护学生的眼健康。马德浩等[26]早已指出我国“唯分数主义”学习观的盛行、学业压力的增大和睡眠时间的缺乏是学生过度用眼的根本原因,与逐年攀升的视力不良检出率密切相关。
在分学段二元逻辑回归与ROC曲线建模发现,虽然视屏类久坐行为对初中、高中学段的学生视力不良预测模型效果不佳,但视屏类久坐行为对小学生视力不良具有一定的预测能力,过长的视屏类久坐时间对小学生视力健康会起到负面影响。小学学段是儿童视力不良新发预防的重点时期,再加上此阶段学生的学习压力不大,在家庭中获得电子产品的可能性较高。此外,由于儿童易受屏幕频繁闪烁、光线色彩变化等的吸引,容易造成小学生对电子产品的滥用,从而引起调节性视疲劳,若未能及时缓解,视力就会下降[27]。此前有研究指出,我国儿童青少年视力不良的发生率呈现出低龄化趋势[28]。基于此,学校层面应减少教学环境中电子产品的使用时间,家庭层面监护人应严格限制儿童的电子产品使用时间和使用频率。
由于儿童青少年的视力不良还包括屈光不正、散光、远视等,限于受试者人数众多和地域分布较广,本研究仅采用裸眼视力对视力水平进行划分,以区分视力不良和视力正常人群,因此本研究证明的久坐行为对视力不良的预测价值有一定的局限性。
综上所述,视力不良学生的总久坐时间以及学习类久坐和视屏类久坐上花费的时间显著高于视力正常学生,学习类久坐时间预测三个学段学生患视力不良的能力最高。

利益冲突  所有作者均声明不存在利益冲突。

作者贡献声明  李琳:构思研究设计,提出研究思路,全面参与研究和写作过程,把关和审定论文;廖津津:收集、分析、整理数据,撰写论文。

1
Carson V , Hunter S , Kuzik N , et al. Systematic review of sedentary behaviour and health indicators in school-aged children and youth: An update[J]. Appl Physiol Nutr Metab, 2016, 41 (6 Suppl 3): S240- S265.

2
Tremblay MS , Leblanc AG , Kho ME , et al. Systematic review of sedentary behaviour and health indicators in school-aged children and youth[J]. Int J Behav Nutr Phys Act, 2011, 8, 98.

DOI

3
王富百慧, 李雅倩, 郭晓丹, 等. 久坐时间、身体活动与青少年身体姿态异常[J]. 中国青年研究, 2021 (6): 5- 12.

4
Smith L , Jackson SE , Pardhan S , et al. Visual impairment and objectively measured physical activity and sedentary behaviour in US adolescents and adults: A cross-sectional study[J]. BMJ Open, 2019, 9 (4): e27267.

5
Quigley C , Zgaga L , Vartsakis G , et al. Refractive error and vision problems in children: Association with increased sedentary behavior and reduced exercise in 9-year-old children in Ireland[J]. J AAPOS, 2019, 23 (3): 159.e1- 159.e6.

DOI

6
张慧敏, 李月红, 娄冬华. 2019年上海市徐汇区中学生屈光不正程度的影响因素研究[J]. 南京医科大学学报(自然科学版), 2021, 41 (3): 434- 443.

7
Bener A , Al-Mahdi HS , Ali AI , et al. Obesity and low vision as a result of excessive Internet use and television viewing[J]. Int J Food Sci Nutr, 2011, 62 (1): 60- 62.

DOI

8
Bener A , Al-Mahdi HS , Vachhani PJ , et al. Do excessive internet use, television viewing and poor lifestyle habits affect low vision in school children[J]. J Child Health Care, 2010, 14 (4): 375- 385.

DOI

9
Mountjoy E , Davies NM , Plotnikov D , et al. Education and myopia: Assessing the direction of causality by mendelian randomisa-tion[J]. BMJ, 2018, 361, k2022.

10
Wu P , Tsai C , Hu C , et al. Effects of outdoor activities on myopia among rural school children in Taiwan[J]. Ophthalmic Epidemiol, 2010, 17 (5): 338- 342.

DOI

11
杜雪莹, 姜轶, 杨杰文. 广州市小学生近视及影响因素研究[J]. 中国学校卫生, 2020, 41 (8): 1261- 1263.

12
World Health Organization. World report on vision[EB/OL]. [2022-08-01]. https://www.who.int/Publications/i/Item/9789241516570.

13
Hardy LL , Booth ML , Okely AD . The reliability of the adolescent sedentary activity questionnaire (ASAQ)[J]. Prev Med, 2007, 45 (1): 71- 74.

DOI

14
郭强. 中国儿童青少年身体活动水平及其影响因素的研究[D]. 上海: 华东师范大学, 2016.

15
国家卫生健康委疾控局.《儿童青少年近视防控适宜技术指南(更新版)》及解读[EB/OL].[2022-08-01].https://www.gov.cn/xinwen/2021-10/13/content_5642345.htm.

16
王硕, 吴立娟, 刘丽娟, 等. 北京市初中一年级学生高度近视现状及影响因素分析[J]. 现代预防医学, 2019, 46 (14): 2567- 2571.

17
梁德清. 高校学生应激水平及其与体育锻炼的关系[J]. 中国心理卫生杂志, 1994, 8 (1): 5- 6.

18
陈卫中, 潘晓平, 倪宗瓒. Logistic回归模型在ROC分析中的应用[J]. 中国卫生统计, 2007, 24 (1): 22- 24.

19
尹宁, 余晓辉, 郭丹丹, 等. 北京市6~14岁儿童课余身体活动静态行为及睡眠现状[J]. 中国学校卫生, 2023, 44 (1): 65- 70.

20
Li L , Liao J , Fu H , et al. The association between sedentary behavioral characteristics and poor vision among Chinese children and adolescents[J]. Front Public Health, 2022, 10, 1043977.

21
郭强, 汪晓赞, 蒋健保. 我国儿童青少年身体活动与久坐行为模式特征的研究[J]. 体育科学, 2017, 37 (7): 17- 29.

22
张丹青, 路瑛丽, 刘阳. 身体活动和静态生活方式的影响因素: 基于我国儿童青少年的系统综述[J]. 体育科学, 2019, 39 (12): 62- 75.

23
Steene-Johannessen J , Hansen BH , Dalene KE , et al. Variations in accelerometry measured physical activity and sedentary time across Europe-harmonized analyses of 47 497 children and adolescents[J]. Int J Behav Nutr Phys Act, 2020, 17 (1): 38.

24
杨剑, 吴铭. 久坐行为对12~17岁青少年眼健康的影响[J]. 中国康复理论与实践, 2022, 28 (8): 869- 878.

25
高鑫, 万宇辉, 曹秀菁. 教育因素与儿童青少年近视关系的研究进展[J]. 中国学校卫生, 2020, 41 (11): 1753- 1756.

26
马德浩, 季浏. 我国中小学生体质健康中存在的问题、致因及其对策[J]. 西安体育学院学报, 2017, 34 (2): 182- 188.

27
覃荣周. 电子产品应用与近视形成原因的相关分析及对策探讨: 基于阿坝师专2013年大学生体质健康测试数据的研究[J]. 电子测试, 2013 (14): 29- 31.

28
季成叶, 王芳芳, 吴汉荣. 现代儿童少年卫生学[M]. 2版 北京: 人民卫生出版社, 2010: 834.

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