白内障术后干眼风险预测模型的构建与验证：一项基于376例患者的回顾性研究

《BMC Ophthalmology》：Risk factors and nomogram-based prediction of dry eye disease following intraocular lens implantation in cataract patients

　　本研究针对白内障术后干眼高发问题，通过回顾性分析376例患者数据，构建了包含角膜塑形镜佩戴史、糖尿病史及睑板腺功能等5项独立预测因子的列线图模型。该模型AUC达0.761，灵敏度71.67%，特异性82.18%，为临床个体化风险评估提供了实用工具，对优化白内障手术预后具有重要意义。

　　

当白内障患者迎来光明重现的喜悦时，部分人却要面对术后干眼带来的持续困扰——眼干、异物感、灼烧感这些症状不仅降低生活质量，还可能影响视觉质量。随着人工晶体（IOL）植入术成为白内障治疗的金标准，术后干眼病（DED）的发生率高达42.02%（本研究数据），已成为不可忽视的临床问题。传统单一参数评估难以全面捕捉疾病风险，亟需建立多因素综合预测模型来实现精准防控。

为破解这一难题，徐厚银等研究人员在《BMC Ophthalmology》发表了题为“Risk factors and nomogram-based prediction of dry eye disease following intraocular lens implantation in cataract patients”的研究。团队通过对2012-2024年期间376例白内障患者的临床资料进行回顾性分析，首次构建了针对术后干眼风险的列线图预测模型。研究发现，角膜塑形镜佩戴史可使干眼风险增加3.472倍，糖尿病史增加3.193倍，而睑板腺分泌功能减退、睑脂粘度增高以及结膜松弛程度加重分别使风险提升3.228倍、3.548倍和3.092倍。

研究采用多中心回顾性队列设计，纳入天津眼科医院等机构的患者数据。关键技术包括多变量逻辑回归分析确定独立预测因子，列线图构建与验证采用受试者工作特征曲线（ROC）、Bootstrap内部验证和决策曲线分析（DCA）等方法。眼表评估采用标准化指标：泪河高度（TMH）、泪膜破裂时间（BUT）、Schirmer I试验（SIt）和荧光素染色（FL）评分。

术后DED发生率及临床特征

通过3个月随访发现，158例（42.02%）患者出现术后干眼，其中轻度占66.46%，中度占33.54%。干眼组在主观症状和客观指标均显着异常：OSDI评分（35.10±6.65 vs 29.10±4.35）、BUT值（4.46±1.25s vs 10.82±2.39s）和SIt值（3.43±1.04mm/5min vs 8.20±1.66mm/5min）等参数组间差异均达到统计学显着水平（p<0.001）。

术后DED相关因素的单因素分析

单因素分析显示，年龄≥60岁、角膜塑形镜佩戴史、糖尿病、类风湿关节炎、晶体核硬度分级、手术时间、眼表应激试验（OSST）结果异常以及睑板腺分泌评分、睑脂粘度分级、结膜松弛分级等眼表参数与术后干眼发生显着相关（p<0.05）。而性别、白内障病程、吸烟饮酒史等因素未见统计学差异。

术后DED危险因素的多因素分析

多因素逻辑回归最终确定5个独立预测因子：角膜塑形镜佩戴（OR=3.472）、糖尿病（OR=3.193）、睑板腺分泌评分异常（OR=3.228）、睑脂粘度增高（OR=3.548）和结膜松弛分级升高（OR=3.092）。年龄、类风湿关节炎等因素虽呈现趋势但未达到统计学显着。

预测术后DED的列线图构建与验证

基于上述因子构建的列线图显示良好预测效能：ROC曲线下面积（AUC）为0.761（95%CI：0.657-0.835），灵敏度71.67%，特异性82.18%。经过1000次Bootstrap内部验证校正后的C指数达0.785，Hosmer-Lemeshow检验显示良好校准度（p=0.873）。DCA分析证实该模型在较宽阈值范围内具有临床适用性。

研究表明，角膜塑形镜佩戴可能通过机械性微创伤和眼表微环境改变增加干眼风险，而糖尿病则通过微血管病变和神经损伤影响泪液分泌。睑板腺功能障碍导致的脂质层异常和结膜松弛引起的泪膜分布不均，共同构成术后干眼的多因素发病机制。该列线图模型首次将系统性危险因素与眼表特异性参数整合，为临床医生提供直观的风险评估工具，有助于实现术前高危患者识别和个体化干预。

值得注意的是，作为回顾性研究，该模型仍需前瞻性多中心验证以确认其普适性。未来研究可进一步探索年龄分层评估、干眼严重度连续预测等方向。该成果为白内障术后干眼的精准防治提供了新思路，对提升手术质量和患者满意度具有重要临床价值。