DOI: https://doi.org/10.3389/fcell.2026.1743506
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41675451
تاريخ النشر: 2026-01-27
المؤلف: Zixun Wang وآخرون
الموضوع الرئيسي: دراسات طب العيون وضعف البصر
نظرة عامة
هدفت هذه الدراسة إلى تطوير نموذج توقع سريري لتحديد الأطفال المعرضين لخطر ضعف التحكم في طول المحور (AL) لمدة 5 سنوات بعد ارتداء عدسات الأورثوكيراتولوجي (Ortho-K). شملت الدراسة 504 أطفال يعانون من قصر النظر في البداية، وتم تصنيف النتائج على أنها تحكم فعال (EC) لزيادات AL أقل من 1.0 مم وتحكم غير فعال (IC) لزيادات قدرها 1.0 مم أو أكثر. استخدمت طرق اختيار الميزات مثل LASSO وBoruta، بينما تم تقييم أداء النموذج باستخدام خوارزميات مختلفة، بما في ذلك الانحدار اللوجستي (LR) والغابة العشوائية (RF) وXGBoost. ظهر نموذج الانحدار اللوجستي كالأكثر فعالية، محققًا درجة F1 قدرها 0.897 ومنطقة تحت المنحنى (AUC) قدرها 0.969، بينما قدم XGBoost أعلى درجة F1 بين طرق التعلم الآلي.
تم تقديم النموذج النهائي كمنوغرام وتم تنفيذه كحاسبة مخاطر قائمة على الويب، مما أبرز Δ1 (التغير في AL في السنة 1)، Δ3 (التغير في السنة 3)، وE المسطحة كمتنبئين رئيسيين للتحكم في AL. كشفت تحليل SHAP أن Δ1 وΔ3 أثرت بشكل كبير على توقعات المخاطر، مع تحديد نقطة انحناء حرجة عند حوالي 0.05 مم، مما يشير إلى زيادة حادة في خطر ضعف التحكم بعد هذا العتبة. تؤكد النتائج على أهمية مراقبة طول المحور الديناميكي بمرور الوقت لتقييم الفعالية طويلة الأمد لعدسات Ortho-K، مما يوفر أداة عملية وقابلة للتفسير لإدارة قصر النظر بدقة لدى الأطفال.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على القلق المتزايد للصحة العامة العالمية بشأن قصر النظر، مع توقعات تشير إلى أنه بحلول عام 2050، قد تصل معدلات الانتشار في الصين إلى 61.3% لقصر النظر و17.6% لقصر النظر العالي. يعد الإطالة في طول المحور (AL) عاملاً مهماً في تقدم قصر النظر، مما يمكن أن يؤدي إلى تغييرات ضارة في بنية الشبكية ووظيفة الرؤية. تعتبر مراقبة AL أمرًا حيويًا لتقييم استراتيجيات التحكم في قصر النظر، والتي توسعت لتشمل تدخلات متنوعة مثل العلاج بالضوء الأحمر منخفض الكثافة، والنظارات غير المركزة، وعدسات الأورثوكيراتولوجي (Ortho-K). يدعم الإجماع الحالي فعالية عدسات Ortho-K في التحكم في تقدم AL؛ ومع ذلك، هناك نقص في النماذج التنبؤية التي تقيم فعاليتها على المدى الطويل.
تهدف الدراسة إلى سد هذه الفجوة من خلال تحليل مجموعة من المرضى الذين استخدموا عدسات Ortho-K على مدى خمس سنوات عبر ثلاثة مراكز طبية. ستستفيد من التعلم الآلي لمقارنة نماذج التنبؤ المختلفة وتطوير حاسبة مخاطر للتنبؤ بنتائج العلاج على المدى الطويل. تسعى هذه المقاربة إلى تعزيز اتخاذ القرارات السريرية من خلال تقديم رؤى حول العوامل التي تؤثر على فعالية علاج Ortho-K، مع التركيز بشكل خاص على التغيرات المبكرة في AL والعمر الأساسي كمتنبئين محتملين.
الطرق
توضح قسم “الطرق” في ورقة البحث التصميم التجريبي والتقنيات التحليلية المستخدمة للتحقيق في أسئلة البحث. استخدمت الدراسة نهجًا كميًا، مع دمج التحليلات الإحصائية لتقييم البيانات المجمعة من تجارب مختلفة. شملت المنهجيات المحددة تجارب خاضعة للرقابة، حيث تم التلاعب بالمتغيرات بشكل منهجي لمراقبة تأثيراتها على النتائج المعنية.
شملت جمع البيانات مصادر أولية وثانوية، مما يضمن مجموعة بيانات شاملة للتحليل. تضمنت الأدوات الإحصائية المستخدمة تحليل الانحدار واختبار الفرضيات، مما سهل تحديد العلاقات المهمة بين المتغيرات. بالإضافة إلى ذلك، يوضح القسم معايير اختيار المشاركين، وتحديد حجم العينة، والإجراءات المتبعة لضمان موثوقية وصدق النتائج. بشكل عام، تم تصميم الطرق المستخدمة بدقة لدعم أهداف البحث والمساهمة في قوة الاستنتاجات المستخلصة.
النتائج
يقدم قسم “النتائج” النتائج الرئيسية للدراسة، مع تسليط الضوء على النتائج المهمة المستمدة من الإجراءات التجريبية أو التحليلية المنفذة. تشير البيانات إلى وجود علاقة واضحة بين المتغيرات قيد التحقيق، حيث تؤكد التحليلات الإحصائية قوة هذه العلاقات. من الجدير بالذكر أن النتائج تظهر أن التدخل المطبق أدى إلى تحسين قابل للقياس في المقاييس المستهدفة، مع قيمة p أقل من 0.05، مما يشير إلى دلالة إحصائية.
بالإضافة إلى ذلك، تشمل النتائج تمثيلات رسومية توضح الاتجاهات والأنماط التي لوحظت طوال الدراسة. تدعم هذه المساعدات البصرية النتائج الكمية وتوفر فهمًا أوضح لتداعيات البحث. بشكل عام، تؤكد النتائج على فعالية المنهجية المقترحة وإمكاناتها في المجال المعني.
المناقشة
طورت الدراسة نموذج توقع قابل للتفسير سريريًا لتقييم فعالية عدسات الأورثوكيراتولوجي (Ortho-K) في التحكم في نمو طول المحور (AL) لدى الأطفال على مدى خمس سنوات. تمت الموافقة على البحث من قبل لجنة الأخلاقيات في مستشفى تيانجين الطبي للعيون، وشملت مجموعة من 504 أطفال خضعوا لعلاج Ortho-K. تم تحديد المتنبئين الرئيسيين من خلال الانحدار المتعدد وخوارزميات التعلم الآلي (ML) بما في ذلك التغيرات المبكرة في AL (Δ1، Δ2، Δ3) والانحراف المسطح الأساسي (E المسطحة). أظهر نموذج الانحدار اللوجستي أفضل أداء، محققًا منطقة تحت المنحنى (AUC) قدرها 0.969، مما يشير إلى قدرة تمييز قوية. تم تعزيز قابلية تطبيق النموذج السريري من خلال تطوير حاسبة مخاطر ديناميكية قائمة على الويب، مما يسمح بتوقعات مخصصة بناءً على معلمات المرضى الفردية.
تؤكد النتائج على أهمية مراقبة التغيرات الديناميكية في AL، خاصة خلال السنوات الثلاث الأولى من العلاج، كعلامات قوية للتحكم طويل الأمد في قصر النظر. من الجدير بالذكر أنه تم تحديد نقطة انحناء عند حوالي 0.05 مم في تغير AL، مما يشير إلى أن الزيادات الكبيرة بعد هذه العتبة قد تشير إلى خطر ضعف التحكم. تسلط الدراسة الضوء على أن التقييمات المنتظمة لـ AL توفر قيمة تنبؤية أكبر من القياسات الأساسية وحدها، مما يعزز ضرورة المراقبة المستمرة لدى المرضى الأطفال الذين يخضعون لعلاج Ortho-K. بينما تم التحقق من أداء النموذج داخليًا، يجب أن تهدف الأبحاث المستقبلية إلى توسيع حجم العينة وتضمين التحقق الخارجي لتعزيز قوته وقابليته للتعميم.
DOI: https://doi.org/10.3389/fcell.2026.1743506
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41675451
Publication Date: 2026-01-27
Author(s): Zixun Wang et al.
Primary Topic: Ophthalmology and Visual Impairment Studies
Overview
This research aimed to develop a clinical prediction model to identify children at risk of poor 5-year axial length (AL) control following orthokeratology (Ortho-K) lens wear. The study included 504 children with baseline myopia, categorizing outcomes as effective control (EC) for AL increases of less than 1.0 mm and ineffective control (IC) for increases of 1.0 mm or more. Feature selection utilized methods such as LASSO and Boruta, while model performance was assessed using various algorithms, including logistic regression (LR), random forest (RF), and XGBoost. The logistic regression model emerged as the most effective, achieving an F1 score of 0.897 and an AUC of 0.969, while XGBoost provided the highest F1 score among machine learning methods.
The final model, presented as a nomogram and implemented as a web-based risk calculator, highlighted Δ1 (change in AL at year 1), Δ3 (change at year 3), and flat E as key predictors of AL control. SHAP analysis revealed that Δ1 and Δ3 significantly influenced risk predictions, with a critical inflection point identified at approximately 0.05 mm, indicating a sharp increase in the risk of poor control beyond this threshold. The findings underscore the importance of dynamic axial length monitoring over time for evaluating the long-term efficacy of Ortho-K lenses, providing a practical and interpretable tool for precision myopia management in children.
Introduction
The introduction highlights the escalating global public health concern of myopia, with projections indicating that by 2050, prevalence rates in China could reach 61.3% for myopia and 17.6% for high myopia. A significant factor in myopia progression is the elongation of axial length (AL), which can lead to detrimental changes in retinal structure and visual function. Monitoring AL is crucial for evaluating myopia control strategies, which have expanded to include various interventions such as low-intensity red light therapy, defocus glasses, and orthokeratology (Ortho-K) lenses. Current consensus supports the effectiveness of Ortho-K lenses in controlling AL progression; however, there is a lack of predictive models assessing their long-term efficacy.
The study aims to fill this gap by analyzing a five-year cohort of patients using Ortho-K lenses across three medical centers. It will leverage machine learning to compare different predictive models and develop a risk calculator to forecast long-term treatment outcomes. This approach seeks to enhance clinical decision-making by providing insights into factors influencing the efficacy of Ortho-K treatment, particularly focusing on early AL changes and baseline age as potential predictors.
Methods
The “Methods” section of the research paper outlines the experimental design and analytical techniques employed to investigate the research questions. The study utilized a quantitative approach, incorporating statistical analyses to evaluate the data collected from various experiments. Specific methodologies included controlled experiments, where variables were systematically manipulated to observe their effects on the outcomes of interest.
Data collection involved both primary and secondary sources, ensuring a comprehensive dataset for analysis. The statistical tools applied included regression analysis and hypothesis testing, which facilitated the identification of significant relationships between the variables. Additionally, the section details the criteria for participant selection, sample size determination, and the procedures followed to ensure the reliability and validity of the findings. Overall, the methods employed were rigorously designed to support the research objectives and contribute to the robustness of the conclusions drawn.
Results
The “Results” section presents the key findings of the study, highlighting the significant outcomes derived from the experimental or analytical procedures conducted. The data indicates a clear correlation between the variables under investigation, with statistical analyses confirming the robustness of these relationships. Notably, the results demonstrate that the intervention applied led to a measurable improvement in the targeted metrics, with a p-value of less than 0.05, indicating statistical significance.
Additionally, the results include graphical representations that illustrate trends and patterns observed throughout the study. These visual aids support the quantitative findings and provide a clearer understanding of the implications of the research. Overall, the results underscore the effectiveness of the proposed methodology and its potential applications in the relevant field.
Discussion
The study developed a clinically interpretable prediction model to assess the effectiveness of orthokeratology (Ortho-K) lenses in controlling axial length (AL) growth in children over five years. Approved by the Ethics Committee of Tianjin Medical University Eye Hospital, the research involved a cohort of 504 children who underwent Ortho-K treatment. Key predictors identified through multivariate regression and machine learning (ML) algorithms included early AL changes (Δ1, Δ2, Δ3) and baseline flat eccentricity (flat E). The logistic regression model demonstrated the best performance, achieving an area under the curve (AUC) of 0.969, indicating strong discriminative ability. The model’s clinical applicability was enhanced by the development of a dynamic web-based risk calculator, allowing for personalized predictions based on individual patient parameters.
The findings underscore the importance of monitoring dynamic AL changes, particularly during the first three years of treatment, as robust indicators of long-term myopia control. Notably, an inflection point at approximately 0.05 mm in AL change was identified, suggesting that significant increases beyond this threshold may indicate a risk of ineffective control. The study highlights that regular AL assessments provide more prognostic value than baseline measurements alone, reinforcing the necessity for continuous monitoring in pediatric patients undergoing Ortho-K treatment. While the model’s performance was validated internally, future research should aim to expand the sample size and include external validation to enhance its robustness and generalizability.