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学术研究

690 篇

顶刊论文、临床试验结果、学术会议报告

学术研究

妊娠期青光眼与高眼压管理综述

该综述系统梳理了妊娠期青光眼及高眼压的管理策略，共纳入54项符合标准的研究。研究指出孕期眼压常下降，但个体差异大，受年龄、产次、血压和角膜厚度等因素影响；倍他洛尔等β受体阻滞剂仍为常用药物，推荐压迫泪点以减少全身吸收；SLT和微创青光眼手术（MIGS）可依据病情和孕周考虑使用。结论强调需兼顾母体视力保护与胎儿安全。

#妊娠#青光眼#眼压管理
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低浓度阿托品治疗近视期间出现调节性内斜视的病例报告

本研究报道一例儿童在使用0.025%低剂量阿托品控制近视及预防发病后，出现近距内斜视；停药后症状消失。研究通过纵向测量调节性辐辏/调节比（AC/A比），发现用药期间该比值短暂升高，停药后恢复正常。这是首次记录低剂量阿托品治疗期间及停药后AC/A比动态变化的病例报告。

#近视控制#低剂量阿托品#调节性内斜视
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散光型角膜塑形镜对青少年近视控制效果与球面镜相当

该研究纳入80名11岁左右、伴有中高度角膜散光（≥1.50D）的近视青少年，随机配戴散光型或球面角膜塑形镜。随访3个月发现，散光型镜片中心定位更稳（平均偏心0.56mm vs 0.72mm），彗差更低；但裸眼视力、高阶像差总量、球差及12个月眼轴增长量（球面组0.25±0.18mm，散光组0.24±0.12mm）两组均无显著差异，安全性与近视控制效果相当。

#角膜塑形镜#青少年近视#散光矫正
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0.01%阿托品滴眼液对儿童近视控制效果的种族差异

研究纳入25项随机对照试验，共4374名4-18岁近视儿童，系统评估0.01%阿托品滴眼液在不同族裔中的近视控制效果。结果显示，该浓度阿托品可使每年等效球镜度数（SER）进展减缓37%（RoM: 0.63），其中南亚人群减缓66%，东亚人群35%，白人人群28%；同时每年延缓眼轴增长0.21D。结论认为其有效且存在显著族裔差异。

#近视防控#阿托品#儿童眼科 +2
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家长对角膜塑形镜控制近视的认知与实践调查

该研究在北京回民医院眼科开展横断面调查，于2024年11月8日至30日向佩戴角膜塑形镜儿童的家长发放自编问卷，共回收499份有效问卷，其中85.37%为母亲填写。孩子平均近视病程3.35年，平均戴镜2.68年。知识、态度、实践三维度平均得分分别为7.89分（满分11）、41.95分（满分50）、32.68分（满分40）。结构方程模型显示，知识水平显著正向影响态度和实践，态度也显著促进实践。

#角膜塑形镜#近视防控#家长教育
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基于眼生物参数预测周边离焦眼镜个性化适配模型

研究团队利用北京大学人民医院眼科中心2824名佩戴周边离焦眼镜的近视儿童数据，构建了针对五种不同设计（DSDO、DOT、DIMS、HALT、HORI）的个性化推荐预测模型。通过匹配性别、年龄和基线生物参数，发现五种设计在控制眼轴增长方面平均疗效无显著差异（P=0.28）。各模型均以眼生物参数为输入，采用多元线性回归建立，并开发了R语言函数用于临床推荐。

#近视防控#周边离焦眼镜#个性化验配
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儿童视盘玻璃膜疣的影像学新认知

研究系统回顾了2018至2025年关于儿童视盘玻璃膜疣（ODD）的文献，重点分析光学相干断层扫描（OCT）及OCT血管成像（OCTA）等新技术的应用。结果显示，增强深度成像OCT（EDI-OCT）已成为诊断金标准；约90%的ODD患儿出现PHOMS结构，该结构在健康儿童中仅见于8.9%，在特发性颅内高压患者中则超80%，易造成误判。AI算法正被用于提升诊断准确率，尤其在区分隐匿型ODD与轻度视乳头水肿方面表现突出。

#视盘玻璃膜疣#儿童眼科#OCT
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儿童眼底豹纹状密度与脉络膜厚度的非线性关联

该研究纳入315名6–12岁儿童的619只眼，按屈光状态分为远视、前近视、低度近视和中高度近视四组。利用AI分析彩色眼底照相定量评估眼底豹纹状密度（FTD），并用扫频OCT测量黄斑中心下脉络膜厚度（SFCT）。结果显示，SFCT随近视程度加重而显著变薄，且FTD与SFCT呈非线性关联，在不同屈光组中存在阈值效应。

#儿童近视#眼底成像#脉络膜厚度
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多参数OCTA指标提升轻度糖尿病视网膜病变识别

研究分析了27个光学相干断层扫描血管成像（OCTA）参数，用于区分轻度糖尿病视网膜病变患者与健康人。单参数模型平均AUC在0.47–0.88之间，而多参数组合模型平均AUC达约0.95。研究发现，表现最优的模型并非依赖最强单指标，而是稳定、互补、跨血管层和区域的弱相关参数组合。

#OCTA#糖尿病视网膜病变#人工智能辅助诊断
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AI通过眼底照相无创筛查糖尿病大血管并发症

研究开发了一种基于眼底彩照的可解释AI模型，用于早期识别糖尿病患者外周动脉和主动脉疾病（PAAD）。该模型融合模拟OCT结构特征、手工血管生物标志物及注意力增强的VGG16网络，采用多实例学习和多级特征融合策略。在独立测试集上达到94.6%准确率、90.5%敏感性、96.2%特异性及0.973 AUC-ROC，平均单图推理耗时150毫秒。

#AI医疗#糖尿病视网膜病变#无创筛查
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大语言模型尚不能替代眼科论文审稿人

一项回顾性研究比较了ChatGPT-4o、Gemini与324名眼科医生对300篇投稿至3种眼科期刊的稿件的审稿表现。结果显示，人类审稿人拒稿率高达73.33%，而两款LLM均仅为2.00%；人类更常提出重大修改意见（22.67%），而ChatGPT和Gemini分别为68.00%和31.33%；LLM评论缺乏具体性，高频重复‘新颖性’‘样本量’‘清晰度’等泛化表述，且未标注行号或引用文献。

#人工智能#同行评议#眼科科研
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