Method Article

تحديد الاختلافات القائمة على الجنس في سمك الشبكية والمشيمية لدى الأفراد الذين يعانون من نقص الوزن عن طريق التصوير المقطعي بالتماسك البصري المصدر

DOI:

10.3791/65918

December 1st, 2023

In This Article

Summary

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

هنا ، يتم استخدام التصوير المقطعي للتماسك البصري (SS-OCT) لمقارنة سمك الشبكية والمشيمية لدى البالغين المصابين بسوء التغذية وغير المصابين بها ، مما يساهم في فهم أفضل للتسبب في أمراض العين لدى الأفراد المصابين بسوء التغذية.

Abstract

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

على الرغم من التحسينات في الحد من الجوع في السنوات الأخيرة، لا يزال نقص التغذية يمثل مشكلة صحية عمومية عالمية. تستخدم هذه الدراسة تقنية التصوير المقطعي للتماسك البصري (SS-OCT) لتقييم التغيرات في سمك الشبكية والمشيمية لدى الأشخاص الذين يعانون من نقص الوزن. أجريت فحوصات العيون على جميع البالغين المشاركين في هذا البحث المقطعي. اعتمادا على مؤشر كتلة الجسم (BMI) ، تم تقسيم المشاركين إلى مجموعتين: مجموعة نقص الوزن والمجموعة العادية. تضمنت الدراسة العيون اليمنى للبالغين الذين يعانون من نقص الوزن وعددا متساويا من الأشخاص ذوي الوزن الطبيعي المتطابقين مع العمر والجنس. لم يظهر سمك الشبكية فرقا معنويا بين المجموعات الناقصة والطبيعية (P > 0.05 للجميع). في الذكور ، كانت شبكية العين المركزية والحلقة الداخلية في مجموعة نقص الوزن أرق بكثير من تلك الموجودة في المجموعة الطبيعية ، بينما لم يتم العثور على مثل هذه النتائج في الإناث. كان المشيمية في مجموعة نقص الوزن أرق بشكل ملحوظ مقارنة بالمجموعة العادية (كل P < 0.05). قد يؤثر نقص الوزن على سمك المشيمة لدى كل من الذكور والإناث. بالمقارنة مع الإناث الناقصات ، قد يعاني الذكور الذين يعانون من نقص الوزن من تلف الشبكية أكثر. تساهم هذه النتائج في فهم أفضل للتسبب الكامن وراء أمراض عينية معينة لدى الأفراد المصابين بسوء التغذية.

Introduction

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

على الرغم من الجهود الناجحة التي بذلتها منظمة الصحة لمكافحة الجوع في السنوات الأخيرة، لا يزال نقص التغذية مصدر قلق عالمي كبير للصحة العمومية. على الصعيد العالمي ، تشير التقديرات إلى أن 9.8٪ من السكان يعانون من نقص التغذية في عام 20221. يختلف معدل الإصابة بنقص التغذية باختلاف المناطق ، مع انتشار أعلى بين الأفراد ذوي الوضع الاجتماعي والاقتصاديالمنخفض 2،3،4. بالإضافة إلى ذلك ، يفقد بعض الأفراد ، وخاصة الشباب ، الوزن بشكل مفرط سعيا وراء شكل الجسم المثالي. يؤثر سوء التغذية بجميع أشكاله المختلفة على كل بلد في العالم5.

يرتبط نقص الوزن بالنتائج السريرية السلبية ، بما في ذلك الالتهابات ، والخلل المناعي ، وتأخر التئام الجروح ، وتأخر النمو والتنموي6،7،8،9. تعد حالة سوء التغذية أحد عوامل الخطر الرئيسية للوفاة المبكرة وفقدان سنوات العمر المعدل حسب العجز10،11،12. أظهرت الدراسات أن أدنى مؤشر لكتلة الجسم (BMI) يرتبط بأفقر قدرة مجهر13. علاوة على ذلك ، أظهرت الأبحاث أن نقص التغذية مرتبط بالعديد من مشاكل العين ، مثل الضمور البقعي ، وانخفاض التكيف مع الظلام ، وضمور البصر ، والتهاب القرنية ، وجفاف العين ، والورم الأروميالشبكي 14،15،16،17،18.

شبكية العين ، بطبقاتها المتعددة وأنواع الخلايا ، هي نسيج معقد ، في حين أن المشيمية عبارة عن بنية وعائية عالية توفر العناصر الغذائية للطبقة الخارجية من شبكية العين وتزيل النفاياتالأيضية 19. يمكن أن تتأثر شبكية العين والمشيمية ، كهياكل حرجة لمقلة العين ، بالأمراض الجهازية أو الحالات الفسيولوجية20،21. لقد وجد أنها تلعب دورا مهما في التسبب في أمراض العين المحددة ، بما في ذلك الضمور البقعي ، واعتلال الأوعية الدموية المشيمية متعدد العضلات ، والتهاب القزحية ، والزرق ، وضمور المشيمة والشبكية المرتبط بقصر النظر22،23،24،25،26. لذلك ، تعتمد وظيفة العين على كل من الشبكية والمشيمية الطبيعية تشريحيا ووظيفيا.

في حين أن نقص التغذية له تأثيرات مختلفة على العين ، إلا أن هناك معلومات محدودة متاحة حول العلاقات بين سوء التغذية وسمك الشبكية أو المشيمية في مختلف الجنسين. تهدف هذه الدراسة إلى تقييم التغيرات المحتملة في سمك الشبكية أو المشيمية لدى البالغين المصابين بسوء التغذية باستخدام تقنية التصوير المقطعي للتماسك البصري (SS-OCT) ، والتي تمثل تقدما كبيرا في تصوير الشبكية والمشيمية27. هذه التقنية فعالة بشكل خاص في التعرف بدقة على الواجهة الصلبة المشيمية (CSI) في العيون ذات المشيمية السميكة ، وذلك بفضل قدراتها العالية على الاختراق من خلال ظهارة صبغة الشبكية (RPE).

في هذه الدراسة ، تم تصنيف المشاركين إلى مجموعتين بناء على مؤشر كتلة الجسم لديهم: مجموعة نقص الوزن (مؤشر كتلة الجسم < 18.50 كجم / م2) والمجموعة الطبيعية (18.50 ≤ مؤشر كتلة الجسم < 25.00 كجم / م2). تضمنت الدراسة 996 عينا اليمنى ل 996 من البالغين الذين يعانون من نقص الوزن وعدد متساو من الأشخاص ذوي الوزن الطبيعي المتطابقين مع العمر والجنس. كان متوسط مؤشر كتلة الجسم 17.48 ± 0.75 كجم /م 2 في مجموعة نقص الوزن و 21.30 ± 1.75 كجم /م 2 في المجموعة العادية.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

تم إجراء هذا البحث في مستشفى هواشان بجامعة فودان في الفترة من يناير 2020 إلى أكتوبر 2020. تمت الموافقة على الدراسة من قبل مجلس المراجعة المؤسسية لمستشفى هواشان (رقم . KY2016-274) ، وقدم جميع البالغين المشاركين موافقة خطية مستنيرة.

1. اختيار المشاركين

  1. سجل الخصائص الديموغرافية لجميع المشاركين ، مثل العمر والجنس وتاريخ الأمراض الجهازية. ضع في اعتبارك ما يلي كمعايير استبعاد: (1) العمر < 18 عاما أو > 70 عاما و (2) تاريخ من الأمراض الجهازية المتعلقة بسمك الشبكية أو المشيمية ، بما في ذلك داء السكري وارتفاع ضغط الدم وأمراض الغدة الدرقية.
    ملاحظة: كثيرا ما عانى كبار السن ، وخاصة أولئك الذين تزيد أعمارهم عن 70 عاما ، من إعتام عدسة العين الشديد الذي يمكن أن يؤثر على جودة صور OCT.
  2. دع جميع المشاركين البالغين المشاركين في البحث يخضعون لفحوصات العيون. ضع في اعتبارك ما يلي كمعايير استبعاد: (1) ضغط العين (IOP) >21 مم زئبق؛ (2) أفضل حدة بصر مصححة (BCVA) أسوأ من 0.1 LogMAR ؛ (3) مكافئ كروي أكثر من ± 6 ديوبتر. (4) تاريخ من أمراض العين ، بما في ذلك أمراض الشبكية وأمراض المشيمية والزرق. و (5) أي جراحة سابقة في العين.

2. حساب مؤشر كتلة الجسم

  1. قم بقياس طول المشاركين ووزنهم باستخدام أداة قياس الطول والوزن (انظر جدول المواد).
  2. احسب مؤشر كتلة الجسم باستخدام الصيغة: الوزن / (الارتفاع × الارتفاع) (كجم / م2).
  3. تصنيف الموضوعات إلى مجموعتين بناء على التصنيف الدولي28 لمنظمة الصحة العالمية: مجموعة نقص الوزن (مؤشر كتلة الجسم <18.50 كجم /م 2) والمجموعة العادية (18.50 ≤ مؤشر كتلة الجسم < 25.00 كجم /م 2).

3. مسح التصوير المقطعي البصري للتماسك البصري المصدر

  1. قم بتشغيل مفتاح الطاقة على جهاز SS-OCT (انظر جدول المواد) بطول موجي 1050 نانومتر.
    ملاحظة: خضع نظام SS-OCT هذا ، القادر على 1،00،000 مسح / ثانية ، مؤخرا لتحسينات كبيرة ، مما يعزز تصور شبكية العين والمشيمية.
  2. انقر فوق الزر Radial Dia.6.0mm Macula Overlap 4 للوصول إلى واجهة المسح.
  3. التقط صورا عالية الجودة لكل عين من المشاركين أثناء عملية المسح.
    ملاحظة: تم إجراء فحوصات OCT من قبل أطباء عيون ذوي خبرة بين الساعة 8 و 10 صباحا يوميا لتقليل الاختلافات النهارية29.
  4. قم بإنشاء خريطة سمك باتباع شبكة دراسة اعتلال الشبكية السكري للعلاج المبكر القياسية (ETDRS).
  5. حدد سمك الشبكية (الشكل 1 أ ، ب) وسماكة المشيمية (الشكل 2 أ ، ب) كما هو موضح سابقا27،30.
    ملاحظة: لضمان قياسات دقيقة ، كان من الضروري مراجعة الخطوط المجزأة يدويا داخل عمليات مسح OCT27,30.
  6. استبعاد صور OCT الضعيفة الناتجة عن عتامة الوسائط أو التثبيت غير المستقر.

4. التحليل الإحصائي

  1. قم بتشغيل برنامج SPSS (انظر جدول المواد). نظر التحليل حصريا العين اليمنى للمشاركين31.
    ملاحظة: عرض البيانات المستمرة كمتوسط ± الانحراف المعياري (SD) والبيانات الفئوية كتكرار (نسبة مئوية).
  2. قم بإجراء مقارنة المجموعة باستخدام اختبار t للمتغيرات المستمرة واختبار مربع كاي للمتغيرات الفئوية. إجراء تحليلات الارتباط باستخدام ارتباط بيرسون.
    ملاحظة: تم استخدام مستوى دلالة P < 0.05 (ثنائي الذيل) لتحديد الدلالة الإحصائية.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

تم تقييم ما مجموعه 996 عينا اليمنى من 996 من البالغين الذين يعانون من نقص الوزن في هذه الدراسة ، مع 1: 1 أشخاص من ذوي الوزن الطبيعي المتطابقين مع العمر والجنس. يتم تلخيص الخصائص الديموغرافية لكلتا المجموعتين في الجدول 1. كان متوسط مؤشر كتلة الجسم لمجموعة نقص الوزن 17.48 ± 0.75 كجم /م 2 (النطاق: 14.60-18.40 كجم / م2) ، بينما كان متوسط مؤشر كتلة الجسم لمجموعة الوزن الطبيعي 21.30 ± 1.75 كجم /م 2 (النطاق: 18.50-24.90 كجم / م2).

يعرض

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

في هذه الدراسة ، تم استخدام SS-OCT لمقارنة سمك الشبكية والمشيمية لدى البالغين المصابين بسوء التغذية وبدونه. أظهرت نتائج الدراسة أنه بين الذكور ، كان لدى الأفراد في مجموعة نقص الوزن شبكية أرق بشكل ملحوظ في مناطق الحلقة الوسطى والداخلية مقارنة بأولئك الموجودين في المجموعة الطبيعية. ومع ذلك ، لم يلاحظ مثل هذه الاختلافات بين الإناث. بالإضافة إلى ذلك ، وجد أن المشيمية أرق بشكل ملحوظ في مجموعة نقص الوزن مقارنة بالمجموعة الطبيعية في كل من الذكور والإناث. تشير هذه النتائج إلى أن نقص الوزن قد يكو...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

لا يملك أي من المؤلفين مصلحة مالية أو ملكية في أي مادة أو طريقة مذكورة.

Acknowledgements

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

تم تمويل هذه الدراسة من خلال منح من المؤسسة الوطنية للعلوم الطبيعية في الصين (رقم 81900879) ولجنة العلوم والتكنولوجيا في بلدية شنغهاي (رقم 20Y11910800).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
مقياس الطول والوزنDKi ، بكين ، الصينHC01000209
منظار العين66 Vision-Tech ، سوتشو ، الصينV259204
مجهر المصباح الشقيTopcon ، طوكيو ، اليابان6822
برنامج SPSSIBM ، شيكاغو ، الولايات المتحدة الأمريكية   ؛ECS000143
التصوير المقطعي البصري للتماسك البصريTopcon ، طوكيو ، اليابان185261
الرسم البياني المرئيYuejin ، شنغهاي ، الصينH24104
المصدر

References

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Militao, E., Uthman, O. A., Salvador, E. M., Vinberg, S., Macassa, G. Food insecurity and associated factors among households in Maputo city. Nutrients. 15 (10), 2372(2023).
  2. Chooi, Y. C., Ding, C., Magkos, F. The epidemiology of obesity. Metabolism-Clinical and Experimental. 92, 6-10 (2019).
  3. Young, M. F., Nguyen, P., Tran, L. M., Avula, R., Menon, P. A Double-edged sword? improvements in economic conditions over a decade in india led to declines in undernutrition as well as increases in overweight among adolescents and women. Journal of Nutrition. 150 (2), 364-372 (2020).
  4. Mamun, A. A., Finlay, J. E. Shifting of undernutrition to overnutrition and its determinants among women of reproductive ages in the 36 low to medium income countries. Obesity Research & Clinical Practice. 9 (1), 75-86 (2015).
  5. Schwinger, C., et al. Prevalence of underweight, overweight, and obesity in adults in Bhaktapur, Nepal in 2015-2017. Frontiers in Nutrition. 7, 567164(2020).
  6. Harpsoe, M. C., et al. Body mass index and risk of infections among women in the Danish National Birth Cohort. American Journal of Epidemiology. 183 (11), 1008-1017 (2016).
  7. Dobak, S., Peterson, S. J., Corrigan, M. L., Lefton, J. Current practices and perceived barriers to diagnosing, documenting, and coding for malnutrition: A survey of the dietitians in nutrition support dietetic practice group. Journal of the Academy of Nutrition and Dietetics. 118 (6), 978-983 (2018).
  8. Alberda, C., et al. The relationship between nutritional intake and clinical outcomes in critically ill patients: results of an international multicenter observational study. Intensive Care Medicine. 35 (10), 1728-1737 (2009).
  9. Lim, S. S., et al. A comparative risk assessment of burden of disease and injury attributable to 67 risk factors and risk factor clusters in 21 regions, 1990-2010: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2010. Lancet. 380 (9859), 2224-2260 (2012).
  10. Black, R. E., et al. Maternal and child undernutrition and overweight in low-income and middle-income countries. Lancet. 382 (9890), 427-451 (2013).
  11. Global, B. M. C., et al. Body-mass index and all-cause mortality: individual-participant-data meta-analysis of 239 prospective studies in four continents. Lancet. 388 (10046), 776-786 (2016).
  12. Forouzanfar, M. H., et al. Global, regional and national comparative risk assessment of 79 behavioural, environmental and occupational, and metabolic risks or clusters of risks in 188 countries, 1990-2013: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2013. Lancet. 386 (10010), 2287-2323 (2015).
  13. Momeni-Moghaddam, H., Kundart, J., Ehsani, M., Abdeh-Kykha, A. Body mass index and binocular vision skills. Saudi Journal of Ophthalmology. 26 (3), 331-334 (2012).
  14. Asencio-Lopez, L., Torres-Ojeda, A. A., Isaac-Otero, G., Leal-Leal, C. A. Treating retinoblastoma in the first year of life in a national tertiary paediatric hospital in Mexico. Acta Paediatrica. 104 (9), e384-e387 (2015).
  15. Faustino, J. F., et al. Vitamin A and the eye: an old tale for modern times. Arquivos Brasileiros De Oftalmologia. 79 (1), 56-61 (2016).
  16. Pineles, S. L., Wilson, C. A., Balcer, L. J., Slater, R., Galetta, S. L. Combined optic neuropathy and myelopathy secondary to copper deficiency. Survey of Ophthalmology. 55 (4), 386-392 (2010).
  17. Atalabi, O. M., Lagunju, I. A., Tongo, O. O., Akinyinka, O. O. Cranial magnetic resonance imaging findings in kwashiorkor. International Journal of Neuroscience. 120 (1), 23-27 (2010).
  18. Takami, Y., Gong, H., Amemiya, T. Riboflavin deficiency induces ocular surface damage. Ophthalmic Research. 36 (3), 156-165 (2004).
  19. Can, M. E., et al. The association of Helicobacter pylori with choroidal and retinal nerve fiber layer thickness. International Ophthalmology. 38 (5), 1915-1922 (2018).
  20. Tan, K. A., et al. State of science: Choroidal thickness and systemic health. Survey of Ophthalmology. 61 (5), 566-581 (2016).
  21. Bafiq, R., et al. Age, sex, and ethnic variations in inner and outer retinal and choroidal thickness on spectral-domain optical coherence tomography. American Journal of Ophthalmology. 160 (5), 1034-1043 (2015).
  22. Koizumi, H., Yamagishi, T., Yamazaki, T., Kawasaki, R., Kinoshita, S. Subfoveal choroidal thickness in typical age-related macular degeneration and polypoidal choroidal vasculopathy. Graefes Archive for Clinical and Experimental Ophthalmology. 249 (8), 1123-1128 (2011).
  23. Gomi, F., Tano, Y. Polypoidal choroidal vasculopathy and treatments. Current Opinion in Ophthalmology. 19 (3), 208-212 (2008).
  24. Yan, H., Li, J., Zhang, J., Yang, L. Retinal and choroidal thickness in patients with uveitis. Ocular Immunology and Inflammation. 25 (2), 202-209 (2017).
  25. Maul, E. A., et al. Choroidal thickness measured by spectral domain optical coherence tomography: factors affecting thickness in glaucoma patients. Ophthalmology. 118 (8), 1571-1579 (2011).
  26. Fujiwara, T., Imamura, Y., Margolis, R., Slakter, J. S., Spaide, R. F. Enhanced depth imaging optical coherence tomography of the choroid in highly myopic eyes. American Journal of Ophthalmology. 148 (3), 445-450 (2009).
  27. Fang, D., et al. Retinal and choroidal thickness in relation to c-reactive protein on swept-source optical coherence tomography. Journal of Immunology Research. 2021, 6628224(2021).
  28. Al-Musharaf, S. Prevalence and predictors of emotional eating among healthy young Saudi women during the COVID-19 pandemic. Nutrients. 12 (10), 2923(2020).
  29. Chakraborty, R., Read, S. A., Collins, M. J. Diurnal variations in axial length, choroidal thickness, intraocular pressure, and ocular biometrics. Investigative Ophthalmology & Visual Science. 52 (8), 5121-5129 (2011).
  30. Li, Q., et al. Relationships of rheumatoid factor with thickness of retina and choroid in subjects without ocular symptoms using swept-source optical coherence tomography. Journal of Immunology Research. 2021, 5547533(2021).
  31. Li, Q., et al. Combined aspirin and clopidogrel therapy in phacoemulsification cataract surgery: a risk factor for ocular hemorrhage. International Ophthalmology. 40 (8), 2023-2029 (2020).
  32. Wong, A. C., Chan, C. W., Hui, S. P. Relationship of gender, body mass index, and axial length with central retinal thickness using optical coherence tomography. Eye. 19 (3), 292-297 (2005).
  33. Wu, Q., Liu, M., Yu, M., Fu, J. Sex differences in underweight and body mass index in Chinese early de novo patients with Parkinson's disease. Brain and Behavior. 10 (12), e1893(2020).
  34. Tekin, M., et al. Evaluation using spectral-domain optical coherence tomography of the effects of malnutrition on ocular parameters in pediatric patients. Optometry and Vision Science. 97 (3), 154-161 (2020).
  35. Yilmaz, I., et al. Correlation of choroidal thickness and body mass index. Retina-the Journal of Retinal and Vitreous Diseases. 35 (10), 2085-2090 (2015).
  36. Adhi, M., et al. Choroidal analysis in healthy eyes using swept-source optical coherence tomography compared to spectral domain optical coherence tomography. American Journal of Ophthalmology. 157 (6), 1272-1281 (2014).
  37. Yasuno, Y., Okamoto, F., Kawana, K., Yatagai, T., Oshika, T. Investigation of multifocal choroiditis with panuveitis by three-dimensional high-penetration optical coherence tomography. Journal of Biophotonics. 2 (6-7), 435-441 (2009).
  38. Chung, S. E., Kang, S. W., Lee, J. H., Kim, Y. T. Choroidal thickness in polypoidal choroidal vasculopathy and exudative age-related macular degeneration. Ophthalmology. 118 (5), 840-845 (2011).
  39. Zhang, L., et al. Validity of automated choroidal segmentation in SS-OCT and SD-OCT. Investigative Ophthalmology & Visual Science. 56 (5), 3202-3211 (2015).
  40. Wang, W., et al. Choroidal thickness in diabetes and diabetic retinopathy: A swept source OCT study. Investigative Ophthalmology & Visual Science. 61 (4), 29(2020).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Retinal ThicknessChoroidal ThicknessUnderweight IndividualsSwept Source OCTGender DifferencesOptical Coherence TomographyBody Mass IndexOphthalmic ExaminationOcular DiseasesCross Sectional Study
Video Coming Soon

Related Articles