학령초기 아동의 근시예측 알고리즘 개발

Abstract

학령초기 아동에게 유병률이 높은 근시는 발생 연령이 점차 낮아지고, 증가하고 있다. 그러나 아동은 자신의 시력장애에 대한 문제를 잘 인식 할 수 없고 한번 나빠진 시력은 정상으로 회복되기 어렵다. 시력 장애는 학습을 방해하는 요인이 되고, 안경 착용 시 가정이나 학교생활에 불편을 초래할 뿐 아니라 평생을 착용해야 한다. 따라서 아동의 건강 증진을 책임지고 있는 보건교사는 아동에게 근시가 유발되기 전 예방하여 근시 유병률을 줄이고, 아동들로 하여금 건강한 시력을 유지 할 수 있도록 도와주어야 할 것이다. 본 연구는 Green et al(1980년)이 개발한 PRECEDE모형의 사회ㆍ역학적 진단, 행동ㆍ환경적 진단, 교육ㆍ조직적 진단을 개념틀을 활용하여 학령초기 아동과 부모를 대상으로 근시에 영향을 미치는 여러 요인을 검증하여 근시를 예측할 수 있는 근시예측 알고리즘을 개발하기 위함이다. 자료 수집은 2003년 6월1일부터 7월24일까지 경기도 소재 2개 초등학교 1학년 아동 중 연구 참여에 동의한, 두 눈의 시력이 1.0이상인 105명의 정상시력 아동과 부모 105명, 시력이 0.2이상-0.7이하인 근시아동과 부모 105명을 대상으로 하였다. 연구도구는 자기효능감 측정도구와 연구자가 개발한 설문으로 아동용은 총105문항, 부모용은 총 106문항으로 구성하였다. 자기효능감 설문지는 홍혜영(1995)이 번역한 도구로 아동의 이해수준을 고려하여 23문항 중 7문항을 선택하여 2점 척도로 구성하였고, 부모용은 23문항으로 5점 척도로 하였다. 그 외 문항은 연구자가 문헌고찰을 통해 구성하여 타당도와 신뢰도를 검증 한 후 사용하였다. 설문지는 아동의 경우 직접 면담을 하여 작성하였고, 부모의 경우는 가정통신문과 전화상담으로 완성하였다. 아동의 시력과 독서 시 거리는 2회 측정하여 평균을 기록하였고 신장, 흉위, 체중은 체질검사 자료를 활용하였다. 자료 분석은 SAS(Statistical Analysis System, Version 8.02, USA)를 사용하였다. 연구 대상자와 부모의 제 변수는 각 문항별로 실수와 백분율, 평균과 표준편차를 구하고 제 변수의 동질성 및 유의성 검정은 Student's t-test, Fisher's Exact test, Tukey's studentized range test를 이용하여 비교 분석하였다. 정상 시력아동과 근시아동 및 부모의 제 변수 중 선별된 변인들은 대응분석(correspondence analysis)을 이용하여 분석하였으며 유의한 변인들의 독립적인 예측력을 확인하기 위해 다중 로지스틱 회귀분석(multiple logistic regression analysis; stepwise method)을 실시하여 근시예측 수식을 얻었다. 본 연구 결과 근시예측에 영향을 미치는 요인은 다음과 같다. 1. 행동 및 환경 요인에서 아동의 독서 시 책과의 거리와 아동의 근시예방 행동이 유의한 차이를 나타내었다(p<.01). 즉 근시아동은 독서 시 이상적인 거리(3m이상)를 유지하는 경우가 정상아동보다 2.3배 정도 적었고(ORs=2.29, 95% CI=1.35∼3.90; p<.01) 아동의 근시예방 행동도 2.1배 정도 더 낮았다(ORs=0.48, 95% CI=0.27∼0.86; p<.05). 2. 근시 발생 소인요인은 편식과 자기효능감이 두 군간 유의한 차이를 나타내었다. 즉, 근시 아동군이 정상시력 아동군에 비해 약 2.3배(ORs=2.26, 95% CI=1.36∼3.78; p<.01) 정도 편식을 많이 하였고 자기효능감은 근시 아동군이 정상시력 아동군에 비해 2배 정도 낮았다(ORs=0.50, 95% CI=0.28∼0.92; p<.05). 3. 강화요인은 부모의 자기효능감이 근시 부모군이 정상시력 부모군보다 2.3배 낮은 것으로 나타났다(ORs=0.43, 95% CI=0.25∼0.75; p<.05). 아동의 근시가능 확률(Probability of Myopia)은 편식을 하고 독서 거리가 30cm이하로 가까우며 아동과 부모의 자기효능감이 낮고, 아동의 근시예방 행동이 낮은 경우에 높았다. 근시확률 = unD: 편식여부, dist: 독서시 책과의 정상거리, CSE: 아동의 자기효능감, CP: 아동의 근시예방 행동, PSE: 부모의 자기효능감 이상의 근시예측 알고리즘은 전체대상(근시아동=105, 정상아동=105예)의 근시확률을 나타낸 값으로 근시판정의 의사결정기준(cut off)은 0.440일 때 이 값보다 크면 근시일 가능성이 크다는 것을 의미한다(예측확률= 71.9%). 그러므로 아동의 식이, 독서 습관을 교정하고 자기효능감을 높임으로써 근시를 예방할 수 있다고 판단된다. 따라서 개발된 근시예측 알고리즘 모형을 활용하여 근시예방을 위한 아동 및 부모 교육 프로그램에 식사 습관, 독서 거리 및 자기효능감을 포함시켜 계획하고 그 효과를 검증할 것을 제언한다. 또한 추후 연구에서는 PRECEDE모형의 역학적, 행동ㆍ환경적, 교육ㆍ조직적 진단에 다양한 변수를 더 포함 시켜 특성별(연령, 성 등) 근시예측 알고리즘 모형을 개발하여야 할 것이다. ;The rate of myopia in early school-aged children and is high increasing. The age of the onset of myopia lowers every year. However, the children cannot perceive their visual impairments, and lost vision is rarely recovered. This causes inconvenience in their daily routines, both at home and school, and forces them to wear glasses for the rest of their lives. Therefore, this study sought to developed an Algorism as a method of prevention, which is a different approach from other studies, and suggests how school nurses can reduce the rate of the growth of myopia in children using visual health promotion. Two groups of primary school children and their parents participated in the study to evaluate the causes of myopia through the diagnosis of social- epidemiology, behavioral-environment, educational-administration factors in a model of PRECEDE which was developed by Green and others(1980). Using that, we developed a Algorism for the predicting myopia. Data was collected from June 1th to July 24th, 2003. The sample group consisted of 105 students with normal vision(naked vision 1.0 or more), 105 students with subnormal vision(naked vision 0.7 or less), and their parents. The tools used in this study were self efficacy and questionaries developed by the researcher, which consist 105 questions for children and 106 questions for parents. Self efficacy questionaries was selected from seven questions for children and 23 questions for parents from "Self Efficacy" translated by Hea-young Hong(1995). The researcher made and collected the other questions through references and examined them for validity and reliability. Other research methods for this study included interviewing children, home correspondence, and phone counseling. Visual acuity and reading distance were measured 2 times and the means were recorded and the data from school health appraisals were used for height, chest size and weight. The data was analyzed using SAS(Statistical Analysis System, Version 8.02, USA). The variables for children and parents were real numbers or percentages, and the means and standard deviations were evaluated. For the test of homogeneity and significance of variables, Student's t-test, Fisher's Exact test and Tukey's studentized range test were used. The chosen variables of children with normal vision or subnormal vision and parents were analyzed by correspondence analysis. Also, Multiple logistic regression analysis was used for the confirmation of the independent prediction power of significant variables. From those tests, we developed the prediction algorithm for myopia. The result of the study is summarized as follows. 1. As a factor of environmental causes, distance between a book and eyes while reading, is statistically significant at the 0.01 level. Children with myopia who keep ideal distance between a book and their eyes (more than 3m) while reading was 2.3 times less than the normal vision group, and those who did activities for the prevention for myopia was 2.1 times less than the normal vision group(ORs=2.29, 95% CI=1.35~3.90; p<.01). 2. There was a significant difference in the unbalanced diet and self efficacy as the causes of myopia. The myopia group had an unbalanced diet 2.3 times more and a self efficacy 2 times less than the normal vision group(ORs=0.50, 95% CI=0.28~0.92; p<.05). 3. In the reinforcement factor, the self efficacy of the parents of myopic children was 2.3 times less than for normal vision group parents (ORs=0.43, 95% CI=0.25~0.75; p<.05). The probability of children becoming myopic is higher when reading distance is closer and the self efficacy of children and their parents is lower. P.M. = P.M.: probability of myopia, unD: unbalanced diet, dist: distance of a book and eyes, CSE: children's self efficacy of parents, CP: children's behaviors of prevention, PSE: parent's self efficacy The above prediction algorithm for myopia shows a real number that is the probability of myopia, and the cut off of decision for myopia is 0.44. The value of the prediction algorithm is higher than the cut off(0.44), meaning that the probability of myopia is high(probability of prediction=71.9%). Thus if diet and reading habits are rectified and self efficacy is raised, we believe that some cases of myopia can be prevented. Applying the developed prediction algorithm for myopia, an education program for children and parents should be planned to include dietary habits, reading distance and self efficacy, and we suggest that the effect be verified. In later studies a wider range of variables, including epidemic, environmental, educational organization on PRECEDE model, should be included to further test the prediction algorithm for myopia. And, special(group of ages, sexes, etc) prediction algorithm for myopia should be developed.