Summary
Het huidige protocol beschrijft het cross-sectionele onderzoek uitgevoerd op 40 gezonde proefpersonen tussen de 20 en 45 jaar om de prevalentie van droge ogen syndroom (DES) tijdens COVID-19 te beoordelen. De OSDI-enquête evalueerde DES en de geavanceerde oogheelkundige systemen (AOS) -software werd gebruikt om limbale roodheid te beoordelen.
Abstract
De incidentie van droge ogen syndroom (DES) is toegenomen als gevolg van het dragen van maskers, het gebruik van digitale apparaten en het werken op afstand tijdens de pandemie. Tijdens de COVID-19-pandemie werd een enquête uitgevoerd om de prevalentie van het droge ogensyndroom te bepalen. Een cross-sectionele studie onderzocht hoe vaak DES voorkomt tijdens COVID-19 bij gezonde patiënten van 20-45 jaar in de Verenigde Staten. Een Ocular Surface Disease Index (OSDI) vragenlijst werd gegeven aan 40 personen op afstand van 31 oktober 2021 tot 1 december 2021. De AOS- en de OSDI-enquête werden gebruikt om DES te evalueren. De proefpersonen waren gemiddeld 29 jaar oud (SD 14,14), met 23 mannen (57,5%) en 17 vrouwen (42,5%). Volgens de OSDI-enquête hadden lage DES, matige DES en ernstige DES prevalentiepercentages van respectievelijk 15%, 77,5% en 7,5%. Blanke (W) mensen vertegenwoordigen 50% van de bevolking, terwijl Afro-Amerikanen (AA) 35% vertegenwoordigen, Aziaten 7,5% en Hispanics 7,5%. Milde DES trof 77,5% van de proefpersonen, met 64,50% mannen en 35,50% vrouwen. Volgens het AOS-objectieve beoordelingssysteem hadden milde (M) DES, matige (MO) DES en ernstige (S) DES prevalentiepercentages van respectievelijk 40%, 12,5% en 15%. Lineaire regressie werd gebruikt om de twee beoordelingssystemen te vergelijken en het toonde een sterke relatie aan tussen de twee beoordelingssystemen.
Introduction
COVID-19, veroorzaakt door een SARS-COV-2-virusinfectie, werd in december 2019 ontdekt in Wuhan, China. Meduri et al.1 rapporteerden een hoge prevalentie van milde oculaire symptomen bij COVID-19-patiënten. In Italië werden oogchirurgische ingrepen verminderd als gevolg van de pandemie2. Sinds de uitbraak werken velen thuis en dragen ze uit voorzorg maskers. Elk van deze elementen en het gebruik van digitale apparaten en online leren3 droegen bij aan respectievelijk droge ogen syndroom (DES) en vermoeide ogen 3,4. Bovendien zijn er aanwijzingen dat het dragen van maskers DES kan veroorzaken. Het dragen van het masker kan scheurverdamping en conjunctivaal ongemak veroorzaken5. Giannaccare et al. meldden dat 10,3% van de personen stijgende oculaire ongemaksymptomen had tijdens de pandemie, en de gemiddelde score van de OSDI was 21, met een gemiddelde leeftijd van 28,5 jaar oud6.
Een cross-sectionele studie in Japan meldde dat het percentage Japanse vrouwen dat een gecombineerd resultaat had van een duidelijke of waarschijnlijke droge ogenziekte 76,5% was, groter dan het percentage mannelijke kantoormedewerkers dat Visual Display Terminal7 gebruikte. Volgens Inomata et al. is langdurige blootstelling aan het scherm van meer dan 8 uur per dag in verband gebracht met het symptomatische droge oog in vergelijking met minder dan 4 uur/dag8. De OSDI heeft bewezen een geldige en betrouwbare vragenlijst te zijn voor het beoordelen van de ernst van DES 9,10. De AOS-software is gebruikt om conjunctivale hyperemie te bepalen en het is bewezen een zeer geldige software te zijn11.
De huidige studie onderzocht hoe vaak DES voorkomt bij gezonde mensen van 20-45 jaar. Een Ocular Surface Disease Index (OSDI) vragenlijst werd gegeven aan 40 mensen op afstand van 31 oktober 2021 tot 1 december 2021, voor het uitvoeren van de test. De AOS- en OSDI-enquêtes werden gebruikt om DES te beoordelen. Tot slot werden de twee beoordelingsmethoden vergeleken: de OSDI-score en de AOS-software. De deelnemers moesten eerst een geschiktheidsvragenlijst invullen, die de volgende inclusiecriteria bevatte: (1) Gezonde personen; (2) Leeftijdscategorie van 20-45 jaar; (3) De deelnemers moesten zich in de Verenigde Staten bevinden.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
Deze studie werd uitgevoerd na de verklaring van Helsinki en het protocol werd goedgekeurd door de Institutional Review Board bij Solutions (IRB, 2021/09/14). De studie volgde de rapportagerichtlijnen van de Verklaring van Helsinki. Alle deelnemers gaven geïnformeerde toestemming voor de vragenlijst. De enquête werd volledig online via internet uitgevoerd. Als de deelnemers voldeden aan de geschiktheidsvereisten, werden de toestemmingsformulieren, de flyer van het onderzoeksproject en de OSDI-vragenlijst naar hen gemaild. Na het indienen van de toestemmingsformulieren en het invullen van de OSDI-vragenlijst, werd online een cadeaubon van $ 10 uitgegeven voor het invullen van de enquête.
1. OSDI-enquête voor DES-evaluatie
- Gebruik de volgende criteria: lage OSDI-score (0-20 punten); matige OSDI-score (21-45 punten); hoge OSDI-score (46-100 punten).
OPMERKING: De diagnostische criteria voor DES op OSDI-score zijn ≥13. - Vraag de in aanmerking komende proefpersonen om de enquête online in te vullen (tabel 1).
2. Bepaling van limbale roodheid via AOS-software
- Maak een foto van de ogen, één oog tegelijk.
OPMERKING: Het beeld moet duidelijk zijn voor de analyse. - Wijs het onderwerp een ID-nummer toe. Sla de onderwerp-ID op.
- Als u een onderwerp wilt toevoegen, klikt u op het tabblad Toevoegen .
OPMERKING: Het systeem genereert automatisch de patiënt-ID. - Vul het tabblad Titel in. Vul de voornaam en de achternaam in.
- Vul de geboortedatum in.
- Vul het e-mailadres in en bevestig het e-mailadres.
- Vul de National Health Service ID (NHS ID) en het Medical Record Number (MRN) nummer in.
- Vul het tabblad Notitie in. Klik vervolgens op Opslaan.
- Selecteer nu de onderwerp-ID. Voeg vervolgens afbeeldingen toe / bekijk ze. Klik vervolgens op + Toevoegen.
- Upload de afbeeldingen naar de AOS-software (zie Materiaaltabel) om de ledemaat roodheid te evalueren. Upload eerst het rechteroog en vervolgens het linkeroog.
- Klik op het tabblad Nieuw examen . Klik vervolgens op het tabblad Afbeelding + .
- Voeg het rechteroog toe en klik vervolgens op het tabblad Geselecteerde media .
- Klik op het Bulbar icoontje. Klik vervolgens op het tabblad Gebied . Klik op Analysis Bulbar Redness Grading Scale 0-4.
- Klik op de afbeelding om te beginnen bij het limbale gebied dicht bij de pupilrand en volg een patroon om het limbale gebied te bedekken (figuur 1). Klik vervolgens op Analyse opslaan.
OPMERKING: De roodheidsgraad en het % van de vaten worden opgeslagen. - Klik op de Redness Map en Save Analysis.
- Klik op Rapport genereren. Klik op beide afbeeldingen om pdf te genereren.
OPMERKING: Het PDF-rapport bevat de voornaam, achternaam, geboortedatum, patiënt-ID, NHS-nummer en door wie de patiënt is onderzocht. Het PDF-rapport bevat ook de examendatum en het examentype. - Herhaal stap 2.9-2.22; voeg vervolgens de afbeelding met het linkeroog toe.
- Beoordeel de ledemaat roodheid met behulp van de AOS-software. Analyseer de beelden voor bulbaire conjunctivale roodheid met een gevalideerde objectieve sorteersoftware met behulp van de "bulbaire roodheid" -functie in de limbale gebieden van het bindvlies, met behulp van een automatische continue sortering van 0-4 in 0,1 eenheid.
OPMERKING: Graad 0 is minimale roodheid; Graad 4 is ernstige roodheid (figuur 1). Grades 0-1 zijn gecodeerd grade I, Grades 1-2 zijn gecodeerd grade II, Grades 2-3 zijn gecodeerd grade III en Grades 3-4 zijn gecodeerd grade IV om overeen te komen met het OSDI survey grading system.
3. Statistische analyse
- Verzamel de gegevens en analyseer de gegevens met Microsoft Excel.
- Vat de onderwerp-ID, leeftijd, geslacht, ras, OSDI-score en de limbale roodheid samen in één tabel.
- Bereken de leeftijd, OSDI-score en de limbale roodheidsscore met behulp van Excel-software.
- Bepaal de gemiddelde ± standaarddeviatie van de leeftijd, OSDI-score en limbale roodheidsscore.
- Bereken de prevalentie in percentage.
- Deel het aantal onderwerpen door het totale aantal onderwerpen (40) en vermenigvuldig vervolgens met 100.
- Deel het aantal proefpersonen met een lage DES (LDES) door het totale aantal proefpersonen (40) en vermenigvuldig vervolgens met 100.
- Deel het aantal proefpersonen met matige DES (MODDES) door het totale aantal proefpersonen (40) en vermenigvuldig vervolgens met 100.
- Deel het aantal proefpersonen met ernstige DES (SDES) door het totale aantal proefpersonen (40) en vermenigvuldig vervolgens met 100.
- Voer de lineaire regressieanalyse uit met behulp van Excel-software om het gemiddelde van de twee waarden (x-as) en het verschil tussen de twee gemiddelden (y-as) te bepalen. Bepaal ook de p-waarde.
OPMERKING: De lineaire regressieanalyse bepaalt de relaties tussen de OSDI-score en de AOS-roodheidsscore.
- Deel het aantal onderwerpen door het totale aantal onderwerpen (40) en vermenigvuldig vervolgens met 100.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
De proefpersonen waren gemiddeld 29 jaar oud (gemiddeld ± SD, 29 ± 14,14), met 23 mannen (57,5%) en 17 vrouwen (42,5%) (tabel 2). Blanke mensen zijn goed voor 50% van de bevolking, terwijl Afro-Amerikanen goed zijn voor 35%, Aziaten goed zijn voor 7,5% en Hispanics goed zijn voor 7,5% (figuur 2). De gemiddelde onderzoeksscore van de OSDI was 6,17 ± 6,24, 37,94 ± 5,07, 46 ± 0 voor laag, matig en hoog (figuur 3). Volgens de OSDI-enquête hadden lage DES, matige DES en ernstige DES prevalentiepercentages van respectievelijk 15%, 77,5% en 7,5% (figuur 4). Milde DES treft 77,5% van de proefpersonen, waarbij mannen goed zijn voor 64,50% en vrouwen goed zijn voor 35,50%. De gemiddelde roodheidsscore van de AOS was 0,47 ± 0,23, 1,50 ± 0,28, 2,60 ± 0,40, 3,65 ± 0,28, voor graad 0, graad 1, graad 2 en graad 3 (figuur 5). Volgens het AOS-objectieve beoordelingssysteem hadden milde DES, matige DES en ernstige DES prevalentiepercentages van respectievelijk 27,5%, 12,5% en 10% (figuur 6). Lineaire regressie werd gebruikt om de twee beoordelingssystemen te vergelijken, en het toonde een sterke relatie tussen hen aan, waarbij P < 0,001 statistisch significant (figuur 7).
Figuur 1: Een voorbeeld van het onderzoekstype bulbaire roodheidsschaal. (A) Illustreert de roodheidsschaal. (B) Illustreert het percentage vaartuigen. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.
Figuur 2: Cirkeldiagram met de etniciteit van 40 gezonde proefpersonen. Klik hier om een grotere versie van dit cijfer te bekijken.
Figuur 3: Het gemiddelde van de OSDI-score van de lage, matige en hoge DES. Klik hier om een grotere versie van dit cijfer te bekijken.
Figuur 4: Cirkeldiagram met het percentage OSDI-scores van de deelnemers. De score weerspiegelt de score voor het lage droge ogen syndroom (LDES), de score voor het matige droge ogen syndroom (MODDES) en een score voor het ernstige droge ogen syndroom (SDES). Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.
Figuur 5: Het gemiddelde van de AOS roodheidsschaal. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.
Figuur 6: De roodheidsscore van de AOS-software. De score toont het percentage deelnemers met een gezonde score (H), een milde droge ogen syndroom (MDES) score, een matige droge ogen syndroom (MODDES) score, en een ernstige droge ogen syndroom (SDES) score. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.
Figuur 7: Scatter plot en lineaire regressie waarbij de OSDI-score wordt vergeleken met de AOS software redness grading score. P < 0,001. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.
Tabel 1: Ocular Surface Disease Index (OSDI) vragenlijst gebruikt in de studie. Lage OSDI-score (0-20 punten); Matige OSDI-score (21-45 punten); Hoge OSDI-score (46-100 punten). Klik hier om deze tabel te downloaden.
Tabel 2: Demografie van de deelnemers en de beoordelingsscore. Eén proefpersoon was 18 jaar oud. Blank (W), Afro-Amerikanen (AA), Aziaten (A), Hispanics (H). Klik hier om deze tabel te downloaden.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Verschillende eerdere studies hebben DES gemeld met behulp van de Schirmer-test, scheurbreuktijd (TBUT) en de OSDI-score12. De huidige studie gebruikte de AOS-software om de DES te bepalen met behulp van de limbale roodheid. Een van de belangrijke kritische protocolstappen is om een duidelijk beeld van de ogen te hebben; als het beeld wazig is, is het bepalen van de ledemaat roodheid zeer uitdagend en hoogstwaarschijnlijk worden er geen nauwkeurige metingen verkregen. Wanneer alle afbeeldingen zijn verzameld, is een van de technieken voor probleemoplossing het controleren van de afbeeldingen op duidelijkheid. Een van de softwarebeperkingen is dat als het beeld wazig is, de metingen niet nauwkeurig zouden zijn, en dit onderwerp kan in dit geval niet worden gebruikt.
De huidige studie bepaalt de relatie tussen de OSDI-score en de AOS limbale roodheid. Het belang van het gebruik van de AOS limbale roodheid is dat het meer informatie toevoegt aan de OSDI-score, zoals de schaal van de limbale roodheid in relatie tot de OSDI-score.
In onze ervaring is het gebruik van beide scores, de OSDI-enquête en de AOS-software, van cruciaal belang voor een succesvolle prevalentie van DES. De AOS limbale roodheidsenquête bepaalt de AOS limbale roodheid en de OSDI-enquête bepaalt de DES-graad, die laag, matig of ernstig kan zijn. In de huidige studie werden een 0-1 roodheidsschaal voor graad 0, een 1-2 roodheidsschaal voor graad 1, een 2-3 roodheidsschaal voor graad 2 en een 3-4 roodheidsschaal voor graad 3 gebruikt. Graad 0 duidt op gezonde ogen zonder roodheid, terwijl graad 3 duidt op ernstige roodheid met ernstige DES. Het gebruik van digitale schermen heeft aangetoond dat het TBUT, oculaire oppervlaktekleuring en tekenen van meibomische klierdisfunctie vermindert, die allemaal bijdragen aan DES13.
Samenvattend is de prevalentie van 40 gezonde proefpersonen in de leeftijd van 20-45 jaar hoog. Om de prevalentie van DES tijdens COVID-19 te beoordelen, werd de OSDI-enquête gebruikt om DES te evalueren en werd AOS-software gebruikt om limbale roodheid te evalueren. Daarnaast is de relatie tussen de OSDI en AOS lineair. Ten slotte kan de AOS-software worden gebruikt om DES te bepalen en meer informatie toe te voegen aan de OSDI-score en TBUT. Om de prevalentie van DES in een groot cohort te bepalen, moeten echter toekomstige studies worden uitgevoerd, waaronder de OSDI-score, TBUT-score en de AOS-software. Daarnaast is het nog steeds noodzakelijk om de betrouwbaarheid en toepasbaarheid van de AOS-software met betrekking tot de OSDI-score en TBUT-score verder te verifiëren voordat beide modellen in de dagelijkse klinische praktijk worden gebruikt.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
De auteur heeft niets te onthullen.
Acknowledgments
We willen alle deelnemers bedanken voor hun hulp en steun bij het invullen van de enquête en het verzenden van de beelden van hun ogen. De ERC Center-subsidie verschafte financiering voor de IRB.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| AOS SOFTWARE | Advanced Ophthalmic Systems | SPARCA | software to access limbal redness |
| Microsoft excel | Microsoft | for data collection and analysis |
References
- Meduri, A., et al. Ocular surface manifestation of COVID-19 and tear film analysis. Scientific Reports. 10 (1), 20178 (2020).
- dell'Omo, R., et al. Effect of COVID-19-related lockdown on ophthalmic practice in Italy: A report from 39 institutional centers. European Journal of Ophthalmology. 32 (1), 695-703 (2022).
- Ganne, P., Najeeb, S., Chaitanya, G., Sharma, A., Krishnappa, N. C. Digital eye strain epidemic amid COVID-19 pandemic - A cross-sectional survey. Ophthalmic Epidemiology. 28 (4), 285-292 (2021).
- Al-Namaeh, M. Coronavirus disease pandemic and dry eye disease: A methodology concern on the causal relationship. Medical Hypothesis Discovery and Innovation in Ophthalmology. 11 (1), 42-43 (2022).
- Hayirci, E., Yagci, A., Palamar, M., Basoglu, O. K., Veral, A. The effect of continuous positive airway pressure treatment for obstructive sleep apnea syndrome on the ocular surface. Cornea. 31 (6), 604-608 (2012).
- Giannaccare, G., Vaccaro, S., Mancini, A., Scorcia, V. Dry eye in the COVID-19 era: how the measures for controlling pandemic might harm ocular surface. Graefe's Archive for Clinical and Experimental Ophthalmology. 258 (11), 2567-2568 (2020).
- Uchino, M., et al. Prevalence of dry eye disease and its risk factors in visual display terminal users: the Osaka study. American Journal of Ophthalmology. 156 (4), 759-766 (2013).
- Inomata, T., et al. Characteristics and risk factors associated with diagnosed and undiagnosed symptomatic dry eye using a smartphone application. JAMA Ophthalmology. 138 (1), 58-68 (2020).
- Schiffman, R. M., Christianson, M. D., Jacobsen, G., Hirsch, J. D., Reis, B. L. Reliability and validity of the Ocular Surface Disease Index. Archives of Ophthalmology. 118 (5), 615-621 (2000).
- Finis, D., et al. Comparison of the OSDI and SPEED questionnaires for the evaluation of dry eye disease in clinical routine. Der Ophthalmologe. 111 (11), 1050-1056 (2014).
- Huntjens, B., Basi, M., Nagra, M. Evaluating a new objective grading software for conjunctival hyperaemia. Contact Lens & Anterior Eye. 43 (2), 137-143 (2020).
- Hwang, H. B., et al. Easy and effective test to evaluate tear-film stability for self-diagnosis of dry eye syndrome: blinking tolerance time (BTT). BMC Ophthalmology. 20 (1), 438 (2020).
- Wolffsohn, J. S., et al. Demographic and lifestyle risk factors of dry eye disease subtypes: A cross-sectional study. The Ocular Surface. 21, 58-63 (2021).
