🧠 서론
근시는 전 세계적으로 급격히 증가하고 있으며,
단순한 굴절 이상을 넘어 다양한 시신경 및 망막 질환의 위험 인자로 작용한다.
이에 따라 최근 근시 관리 전략은
👉 “발생 이후 치료”에서
“발생 이전 개입 (premyopia management)”으로 이동하고 있다.
그러나 premyopia의 정의는 여전히 모호하다.
기존에는
+0.75D ~ -0.50D
범위를 기준으로 설정해왔으나,
이러한 정의는 실제 임상적 위험도를 충분히 반영하지 못한다.
🔬 연구 개요
최근 Ophthalmology (2025)에 발표된 연구에서는
근시 발생을 예측하는 모델을 통해
premyopia 개념의 재정의를 시도하였다.
✔️ 연구 설계
- 5년 전향적 연구
- 6–9세 소아 대상
- 약 4,000명 규모
✔️ 분석 변수
- Cycloplegic SER
- Axial length (AL)
- AL 변화량 (1-year change)
- 성별
- 부모 근시
본 연구에서는 logistic regression 기반 모델을 구축하고
이를 nomogram 형태로 시각화하였다.
✔️ 핵심 구조
- 각 변수 → 점수화
- 총점 → 근시 발생 확률 변환
👉 즉,
개별 환자 수준에서 근시 발생 확률을 정량적으로 산출 가능
✔️ AUC 결과
- 1-year: 0.941
- 2-year: 0.921
- 4-year: 0.879
외부 검증군에서도 유사한 결과를 보이며
모델의 일반화 가능성을 확인하였다.
👉 중요한 점
cycloplegic SER을 포함한 모델이
비포함 모델보다 유의하게 우수
📊 Calibration & Clinical Utility
✔️ Calibration
- 예측값과 실제 발생률이 거의 일치
- Brier score < 0.25
✔️ Decision curve analysis
- 다양한 threshold에서
👉 net clinical benefit 우수
👉 결론
통계적 성능뿐 아니라 임상적 유용성까지 확보된 모델
🔥 핵심 발견
✔️ SER vs AL 변화
본 연구에서 가장 중요한 결과는 다음과 같다.
👉
Baseline SER는 강력한 예측 인자이지만
AL 변화량이 추가될 때 예측력이 크게 향상된다
특히,
- SER 변화량 → 예측력 낮음
- AL 변화량 → 매우 높은 예측력
👉 이는 근시를 “정적인 상태”가 아닌
👉 동적 성장 과정으로 이해해야 함을 시사한다
📊 Premyopia의 재정의
기존의 단일 SER 기준과 달리,
본 연구에서는
👉 AL 변화량에 따라 SER threshold가 달라짐을 제시하였다.
✔️ 예시
- AL 증가 적음 → 낮은 SER에서 위험
- AL 증가 많음 → 더 높은 SER에서도 위험
👉 즉,
+1.00D 이상의 원시 상태에서도
premyopia로 분류될 수 있음
🧠 임상적 해석
✔️ 기존 개념
- Premyopia = 굴절값 범위
✔️ 새로운 개념
👉
Premyopia = 근시로 진행 중인 상태 (risk-based state)
✔️ 핵심 판단 요소
- SER (현재 상태)
- AL 변화 (진행 속도)
👉 특히,
AL 증가 ≥ 0.2–0.3 mm/year는
고위험군으로 간주 가능
💊 치료 전략의 변화
이러한 개념 변화는 개입 시점에도 영향을 준다.
✔️ 기존
- 근시 발생 후 치료 시작
✔️ 변화
👉
premyopia 단계에서 조기 개입
✔️ 적용 가능 치료
- 저농도 atropine
- optical intervention (DIMS 등)
- lifestyle modification
👉 핵심
고위험군을 선별하여 선택적으로 개입
⚠️ 한계
- 중국 도시 아동 중심
- 행동 요인 미포함
- AL 측정 필요 (현실적 제한)
🎯 결론
본 연구는 premyopia 개념에 중요한 변화를 제시한다.
👉
Premyopia는 더 이상 단순한 굴절 범위가 아니다
👉
근시로 진행 중인 상태이며
그 범위는 기존보다 훨씬 넓다
🔑 핵심 메시지
근시는 “숫자”가 아니라
“눈의 성장 속도”로 예측해야 한다
📌 참고문헌
Xu et al. Ophthalmology. 2025
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