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女主调教男奴视频

时间:2025-05-31 17:39:22 作者:国家卫健委:全力加强儿童青少年近视防控 浏览量:12919

  中新网5月30日电 国家卫生健康委30日举行新闻发布会,介绍共促儿童健康成长有关情况。

  会上有记者提问:如今很多儿童对于平板、手机等产品爱不释手,每天使用较长,看视力表越来越模糊,家长也都在发愁。请问国家卫生健康委采取了哪些措施预防和控制儿童近视问题?

  国家卫生健康委妇幼司司长沈海屏表示,当前,儿童青少年近视已经成为影响中国儿童健康的突出问题。国家卫生健康委采取了一系列措施,全力加强儿童青少年近视防控。

  一是不断强化顶层设计。推动将儿童青少年近视防控纳入国民健康规划和中国儿童发展纲要。实施“十四五”全国眼健康规划,重点将预防近视作为一项特别重要的工作推进,加力部署。会同教育等部门开展近视防控工作评议考核,推动建立政府主导、部门协作工作机制,促进学校、家庭、儿童和医疗卫生机构共同参与。

  二是推动防控关口前移。抓早抓小,加强0—6岁儿童眼保健和视力检查,重点开展屈光筛查,评估儿童眼球的屈光状态,还有眼轴的长度,评价孩子是否有发生近视的风险。明确在24月龄、36月龄,还有4岁、5岁、6岁的时候,针对儿童开展5次屈光筛查。如果筛查结果异常,儿童就有发生近视的风险,要把这个结果及时通知家长,指导孩子改变用眼习惯和行为,也要加强户外活动和身体运动。通过这些服务,推动近视防控的关口前移。卫生健康部门还会同教育部门,强化小学生近视防控,针对学龄期儿童开展屈光筛查,减少低龄阶段近视的发生。

  在推动近视防控关口前移的基础上,也着力规范近视的矫治服务。发布了《近视防治指南(2024年版)》,还有近视矫正3项技术操作规范。指导县级以上综合医院,还有具备条件的妇幼保健机构开设眼科,提供眼科医疗服务,配备专业设施设备,强化人员培训,规范开展近视矫治,避免近视进一步发展。

  三是大力开展科普宣传。充分利用传统媒体,还有新媒体,宣传防控儿童青少年近视的科学知识。着重普及三条防控措施。第一条,是增加日间户外活动时长。户外活动能够接触到阳光,这样能够促进眼内的多巴胺等等活性物质的释放,促进眼球正常发育,而且能够抑制眼轴变长,是预防近视最有效、经济的方法。即使在阴天,户外活动也对近视防护是有效果的。所以,儿童应该坚持每天日间都有户外活动,保持每日户外活动时长在2小时以上,通过“目”浴阳光,就是眼睛接触眼光,预防和控制近视的发生。第二条防控措施,是限制电子视屏类产品的使用。长时间近距离使用手机、平板、电脑这种类似的视屏类产品,会让儿童的眼轴过早过快变长,容易导致近视的发生。儿童过早过度使用这种视屏类产品,是现在近视早发高发的一个重要原因。倡导0—3岁的婴幼儿不宜使用视屏类电子产品,3—6岁尽量避免孩子接触和使用视屏类电子产品,中小学生在非学习目的使用视屏类产品的时候,单次时长不宜超过15分钟,每天累计时长不宜超过1小时。第三条防控措施,是要减少持续近距离用眼时间。首先,读写的姿势要端正。其次,要坚持“20—20—20”原则,就是近距离用眼20分钟,要向20英尺外(大概是6米外)远眺,远眺时间要保持20秒以上,这是“20—20—20”原则。再有,用眼要保持光线适度。这是着力普及的三条近视防控措施,通过这些科学知识的普及,指导家长从小抓好儿童近视预防。

  沈海屏表示,经过持续努力,儿童青少年近视防控工作也取得了进展,全国0—6岁儿童眼保健和视力检查覆盖率达到了95.4%。全国儿童青少年总体近视率呈下降趋势,这其中6岁的儿童、小学生、初中生各年龄段近视率都呈现不同程度的下降,这个工作还是有很多积极的进展。

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二是用好新型生产工具,特别是掌握关键核心技术,赋能发展新兴产业。加强对新技术的研发和应用,推动技术创新和产业升级,以提高生产效率和产品质量。培育壮大新质生产力,科技创新是核心驱动力,培育新产业是重点任务。今年全国两会期间,习近平总书记在参加江苏代表团审议时强调,“发展新质生产力不是要忽视、放弃传统产业”。他指出,要“以科技创新为引领,统筹推进传统产业升级、新兴产业壮大、未来产业培育”。从科技革命和产业变革的一般规律看,新质生产力会催生一些部门的增长,主要包括动力产业、先导产业、新型基础设施产业和引致性产业这四大类部门,以及与之相对应的通用技术、先导技术、新型基础设施技术和传统产业改造技术。这些技术和产业一起构成了新质生产力的技术体系和产业体系。以人工智能之一当前最重要的通用技术为例,已经渗透到了工业、农业、服务业等部门,形成了一系列先导技术,以及全新的产品和流程,催生出一批即将进入产业爆发期的先导产业。例如,人工智能技术应用到汽车领域,催生了智能网联汽车这一全新产品,形成了智能决策、智能控制、环境感知等相关的先导技术,围绕智能网联汽车的产业生态也在快速成形。又如,人工智能技术应用到医学领域,与临床积累的大数据相结合,训练出用于医疗影像诊断的专用AI。这种先导技术一旦成熟,在医院大规模投入使用,对医疗影像诊断效率的提升将是空前的。

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