论文标题:教育对近视的影响:来自英国ROSLA 1972年改革的证据
作者：丹尼斯Plotnikov (1);凯西·威廉姆斯(2);Denize: (2);Neil M.Davies (3);Neema Ghorbani Mojarrad (1);杰里米A.Guggenheim (1)
- 英国加的夫大学视光学与视觉科学学院
- 人口健康科学，布里斯托尔医学院，英国布里斯托尔大学
- 英国布里斯托尔大学医学研究委员会综合流行病学单元
日期:2020年9月
参考:Invest Ophthalmol Vis Sci. 2020;61:doi 10.1167/iovs.61.11.7 (链接到开放存取文件）
总结
教育和近视有着长期的联系，从轶事和研究发现来看，研究普遍发现，教育和长时间的密切工作之间存在很强的相关性，而不是明确的因果关系。本研究通过检验离校年龄与近视的关系，探讨教育对屈光不正的影响。
Plotnikov等人分析了从英国生物样本库收集的数据，这些数据以1957年为中心，间隔9年出生，这些人直接受到1972年英格兰和威尔士实施的提高离校年龄(ROSLA)政策的影响。ROSLA被发现对-0.77D的屈光不正有因果效应，表明多上一年的学校教育会导致更高的近视。
临床意义
这项研究表明，多上一年的学校教育会导致更高的成年近视，对那些遗传倾向于高度近视(-1.47D)的人的影响更大，而不是低近视(-0.50D)。建议的解释是，那些处于较高风险组的人无论如何都注定会近视，而在学校多呆一年是那些本来预计不会近视的人近视程度增加的原因。因此，我们需要意识到，需要监测近视进展的不仅仅是近视儿童。任何一个孩子，不管他们的屈光不正，都有潜在的近视风险。虽然这项研究没有调查室内时间和室外时间的对比，但它强调了户外时间的潜在益处，以帮助抵消该研究所证明的上学时间增加对近视的影响，因为这意味着，额外的学校教育可能会导致更多的时间花在室内。
局限性和未来研究
这项分析仅限于来自英格兰和威尔士的参与者，并遭受了潜在的选择偏差和适度的样本量，但它的贡献是无价的，因为评估学校教育年限直接改变对屈光不正的真实影响的机会有限。作者认识到他们的分析可能会引入许多错误，并详细说明了他们分析和消除错误所采取的步骤。通过例子发现英国生物库之间的差异在教育程度人口和普通人群——他们逆概率权重函数应用于占更高比例的受过教育的人在英国生物库数据集的转变从-0.55 d成年ROSLA近视的因果效应报告-0.77 d。
许多已发表的研究报告表明预测因子与结果变量之间存在关联，而不是直接的因果关系。例如，在这项研究中，少上学一年对近视的直接影响可以建立，这是一种不同的措施，报告在学校花的时间和近视之间的联系，并使用它来推断在学校花更长的时间的影响。标准线性回归分析得出的-0.29D效应与用于估计因果效应的更高级RD分析得出的-0.77D效应之间的差异，突显了该研究问题的提出方式如何影响结果。最终，在解释已发表的研究结果时，应该牢记的是对直接互动结果的衡量，这提供了最大的价值。在这方面，需要采取像ROSLA改革那样的激进行动，在研究学校学习年限如何影响成年近视的控制条件中创建测试，限制这一主题的未来研究。
完整的故事
目的
这项研究旨在评估受1972年ROSLA改革影响的儿童的教育对屈光不正的影响，该改革要求15岁的儿童在离校前再呆一年。
研究设计
1956年9月至1969年9月出生的参与者是从英国生物库项目中挑选出来的［1］在2006-2010年期间收集的数据，进一步限制包括屈光不正(非睫肌麻痹性自动屈光)、年龄、完成全日制教育、出生在英格兰或威尔士且已知出生月份和年份的数据。预测个体遗传易感程度的多基因风险评分是基于一项对287,448名英国生物库参与者的全基因组关联研究建立的。采用标准普通最小二乘法(OLS)建立学校教育年限与成年近视之间的关系，然后采用回归间断分析(RD)建立学校教育年限与近视之间的因果关系。这些统计数据的差异，确定为低或高遗传易感性的评估。
测量过程
分析示例
分析样本包括英国生物库英格兰和威尔士的21,127名参与者，他们在改革实施时年龄为15岁。它们的出生年份应该是1957年所以这是这项研究的分界点。作者希望包括那些有英格兰或威尔士血统，出生日期在1945年9月到1969年9月之间的人。进一步的规定是，既往无眼部病理或眼部疾病史，基因型数据可用。该队列的平均年龄为52.9岁，其中56.3%为女性。
队列被问及他们的教育成就,多年来他们在学校和眼科评估可用的进一步深入研究,23%的人群的眼历史和non-cycloplegic最佳视觉领域auto-refraction评估和平均之间的左翼和右翼的眼睛。
建立低近视或高度近视的遗传风险
一项针对屈光不正的多基因风险评分(PRS)是由一项独立的全基因组关联研究(GWAS)建立的，该研究的样本超过28.7万名参与者没有自动屈光结果，但他们表示了自己的“眼镜佩戴起始年龄”(AOSW)。
这一PRS被用来预测近视的遗传易感性。AOSW-inferred屈光不正的遗传风险之间的相关性,从auto-refractor结果被认为是统计学意义足以适用于研究样本,这是分成那些有相对高的PRS患近视和那些近视的PRS的低风险。
ROSLA对屈光不正的影响
采用线性回归(OLS)估计ROSLA对屈光不正的影响。由于并非所有学生都受到ROSLA的影响，因此进行了一项“模糊”型回归不连续分析，以将分析限制在仅受ROSLA影响的学生身上，这些参与者根据他们出生时ROSLA截止日期之前或之后的月数进行编码。分析了截止日期前后不同月份的不同带宽——更大的带宽来自于更大的样本量带来的更高的精度，但包含离截止日期更远出生的参与者的风险更大。Calonico等人［2]根据策略建立分析的最佳带宽。
结果
1972年的《社会保障制度》对那些没有教育资格而步入成年的人的教育影响最大，因为它使那些没有教育资格而离开学校的人在1年后的16岁而不是15岁时离开学校。
OLS回归分析显示，当调整性别、出生月份和前5个遗传祖先主成分时，成年期负屈光不正与-0.29D的相关性更高:
- 平均而言，在1957年9月出生的人成年后的负屈光不正比改革前出生的人多0.29 d。
- 这些结果支持了教育时间延长会增加近视风险的理论。
- 然而，像这样的OLS估计在混淆错误中存在很大的偏倚风险。
为了克服上述风险，并估计ROSLA对成年近视的因果影响，作者进行了一项研究采用截止日期两侧53.6个月(4.5年)的最佳带宽进行回归不连续分析:
- 由此分析，因果关系为-0.77D。
- 因此，RD分析支持了一个假设，即在教育上花费的额外时间与平均折射误差的增加有因果关系。
遗传性近视倾向
- 近视的遗传易感性解释了屈光不正方差的4.1%。
- 在高遗传风险组，几乎没有证据支持因果效应:-0.50 (85% CI -1.34 ~ 0.23, p=0.60)。
- 但在低遗传组，有证据显示其效应:-1.47D (95% CI -2.81 ~ -0.12, p=0.03)。
- 高近视风险人群受ROSLA影响的程度低于低风险人群。
- 如果这是正确的，这可能表明，无论受教育程度如何，有遗传倾向的人都有可能患上近视
- 没有近视眼遗传易感性的差异。
- 这项研究的结果支持孟德尔随机化研究的结果，即继续接受教育会导致近视风险增加。
- 然而，这种因果关系的机制尚不清楚
结论
作者的结论是，自1972年改革以来，屈光不正的平均因果效应为-0.77D。他们的假设是，接受教育的时间越长，近视程度越高。
那些患近视的遗传风险相对较高的人可能比那些患近视风险较低的人受到的影响较小。他们很可能会发展成近视，而不受教育的影响，因为近视是多因素的，上学只是近视发展的一个因素。
那些原本被认为是近视遗传风险较低的儿童，其近视遗传风险增加得更高，这一事实强化了一个观点，即无论遗传背景和遗传风险是什么，花更多时间在室内近距离工作都是近视的催化剂。
摘要
目的横断面和纵向研究一致报道了教育与近视之间的关联。然而，由于社会经济地位和父母受教育程度等因素的混杂，传统的观察性研究存在偏见的风险。本研究旨在利用回归不连续分析估计教育对屈光不正的因果效应。
方法:采用回归不连续分析来评估1972年英格兰和威尔士引入的将离校年龄从15岁提高到16岁对屈光不正的影响。为了进行比较，采用传统的普通最小二乘法(OLS)分析。分析样本包括21548名英国生物样本库的参与者，以1957年9月为中心，间隔9年出生，这是第一批受ROSLA影响的人的出生日期。
结果:在OLS分析中，ROSLA 1972改革与−0.29 D相关(95%置信区间[CI]:−0.36至−0.21，P< 0.001)较阴性屈光不正。换句话说，在从15岁到16岁的最低离校年龄过渡期间，研究样本的屈光不正变得更负，为−0.29 D。回归不连续分析估计因果效应1972年ROSLA对屈光不正的改革为−0.77 D (95% CI:−1.53至−0.02)，P= 0.04)。
结论由于1972年的ROSLA改革，额外的义务教育与更负屈光不正相关，为教育与近视之间的因果关系提供了额外的支持。
关于保罗
保罗•吉福德博士他是澳大利亚布里斯班的研究科学家和行业创新者，也是近视档案的联合创始人。
关于艾尔莎
艾尔萨·莱恩(Ailsa Lane)是英国肯特郡的一名隐形眼镜眼镜商。她目前正以荣誉学位完成隐形眼镜实习高级文凭，这激发了她理解科学研究并将其转化为临床实践的兴趣和技能。
