COVID-19期间干眼症患者结膜充血分级与眼表疾病指数评分的比较
May 25th, 2022
本方案描述了对40名年龄在20至45岁之间的健康受试者进行的横断面研究，以评估COVID-19期间干眼综合征（DES）的患病率。OSDI调查评估了DES，并使用先进的眼科系统（AOS）软件来评估边缘发红。
目前，虽然OSDI调查通常用于评估干眼综合症，但AOS软件将使用发红分级系统客观地确定干眼综合症。使用AOS软件的主要优点是客观地评估干眼综合症。为了调查干眼症或DES的患病率，请通过电子邮件将眼表疾病指数或OSDI问卷发送给参与者，并征得知情同意。
根据对问卷的回答，对参与者进行评分。根据 OSDI 评分，将患者分为低、中和高类别。对于高级眼科系统或AOS软件的DES评估，首先，拍摄受试者的眼睛，一次一只眼睛，并分配受试者ID号，并保存受试者 ID.To 添加受试者，单击"添加"选项卡。
然后，填写"标题"选项卡。接下来，填写名字，姓氏，出生日期和电子邮件地址，并确认电子邮件地址。然后，填写国家卫生服务ID和医疗记录号码。
接下来，填写"注释"选项卡，然后单击"保存"。现在，选择主题 ID。然后单击"添加/查看图像"。然后点击加添加。
要将图像上传到AOS进行边缘发红评估，首先，单击"新检查"选项卡，然后单击"图像加号"选项卡，然后添加右眼图像。单击"所选媒体"选项卡。之后，单击"球茎"图标，然后单击"面积"选项卡，然后单击"分析延髓发红分级等级"，从 0 到 4。
对于图像分析，首先，单击从靠近瞳孔边缘的边缘区域开始的图像，然后按照模式覆盖边缘区域。然后，单击"保存分析"。接下来，单击发红地图。
并保存分析。最后，单击"生成报告"。要生成PDF，请单击两个图像，然后类似地添加左眼图像。
对于使用AOS软件对边缘发红进行分级，使用经过验证的客观分级软件分析延髓结膜发红的图像，使用结膜边缘区域的延髓发红功能，使用0.1单位的0到4的自动连续分级。对于数据分析，首先，创建一个 Microsoft Excel 表，汇总受试者 ID、年龄、性别、种族、OSDI 分数和边缘发红。然后使用 Excel 计算年龄、OSDI 评分和边缘发红评分，以及它们的均值和标准差。
要计算 DES 患病率低的百分比，请将 DES 低的受试者数量除以受试者总数，然后乘以 100。同样，计算中度和重度 DES 的患病率百分比。若要确定 OSDI 和 AOS 红度分数之间的关系，请在 Excel 中使用两个值的平均值以及两个平均值之间的差值执行线性回归分析。
还要确定 P 值。在这项研究中，从OSDI问卷中获得的分数用于表征调查的参与者。调查显示，低DES、中度DES和重度DES的患病率分别为15%、77.5%和7.5%。
AOS软件用于参与者的渐变，根据他们眼睛的发红程度。AOS客观分级系统显示，轻度DES、中度DES和重度DES的患病率分别为27.5%、12.5%和10%。线性回归分析表明，这两种渐变系统彼此之间具有很强的关系。
确保拍摄对象拍摄的图像清晰且重点突出。否则，AOS软件将无法为您提供准确的数据。在使用AOS体重软件确定干眼综合症后，我们可以将结果与OSDI调查进行比较，OSDI调查被认为是评估干眼综合症的金标准。
AOS软件可以客观地评估患者的干眼综合征。
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概述
本协议概述了一项评估2019冠状病毒病期间40名年龄在20至45岁之间的健康受试者干眼综合征（DES）患病率的研究。该研究利用OSDI调查和AOS软件进行评估。
关键研究组成部分
科学领域
- 眼科学
- 公共卫生
- 2019冠状病毒病影响研究
背景
- 干眼综合征（DES）是一种影响眼部健康的常见疾病。
- OSDI调查是评估DES的标准工具。
- 高级眼科系统（AOS）软件提供客观评估。
- 2019冠状病毒病可能影响DES的患病率。
研究目的
- 确定疫情期间健康个体中DES的患病率。
- 比较OSDI调查的主观评估与AOS的客观测量。
- 增进对2019冠状病毒病背景下DES的理解。
使用的方法
- 参与者在知情同意的情况下完成了OSDI问卷。
- 对回答进行评分以将参与者分类为DES严重程度类别。
- 使用AOS软件客观评估角膜周边发红。
- 拍摄参与者眼部照片以供分析。
主要结果
- 研究发现参与者中DES严重程度不一。
- 客观评估与主观OSDI分数相关。
- 研究结果表明2019冠状病毒病期间DES患病率可能增加。
- AOS软件在客观评估中被证明是有效的。
结论
- DES在疫情期间的健康个体中普遍存在。
- 结合主观和客观评估可提高诊断准确性。
- 需要进一步研究探讨2019冠状病毒病对眼部健康的长期影响。
常见问题
Executive Industry Relevance
Objective quantification of ocular surface disease severity is critical for target validation and mechanistic de-risking in ophthalmic drug discovery. Comparing the OSDI survey with AOS software-based redness grading enables robust, reproducible endpoints for early-stage screening and translational research. This dual-assessment approach strengthens predictive confidence and supports risk-adjusted portfolio decisions in dry eye syndrome (DES) programs.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Objective AOS grading provides quantifiable endpoints for functional target validation in DES models.
- Combining subjective and objective measures reduces mechanistic ambiguity in disease characterization.
- Strong correlation between OSDI and AOS outputs supports predictive confidence for early triage.
Screening & Assay Development
- Validated AOS software enables standardized, reproducible assessment of ocular redness for assay development.
- Quantitative grading supports reliable comparison of candidate interventions in screening workflows.
- Objective outputs facilitate platform reuse and scalability across studies.
Translational & Preclinical Research
- Objective redness grading aligns with translational biomarker strategies for DES.
- Continuity between subjective and objective endpoints supports preclinical-to-clinical translation.
- Quantitative data informs risk-adjusted advancement decisions in ophthalmic pipelines.
Pipeline & Workflow Integration
This dual-assessment workflow integrates from early discovery through preclinical validation, supporting both hypothesis testing and quantitative endpoint generation.
- Discovery Biology: Enables robust null hypothesis testing and pathway clarification in DES models.
- Screening: Provides reproducible, quantitative outputs for candidate evaluation and assay standardization.
- Analytics: Delivers statistical outputs, including linear regression and prevalence rates, for cross-condition comparison.
- Translational Research: Supports biomarker alignment and continuity from discovery to preclinical studies.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable, objective grading capability for future ophthalmic research.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces biological risk in DES target validation.
- Operational Value: Standardizes data collection and analysis for reproducibility and scalability.
- Strategic Value: Enables informed go/no-go decisions and capital-efficient portfolio management.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization and advancement of ophthalmic assets.
Implementation Considerations
- Requires expertise in ocular imaging and validated use of AOS software.
- Demands clear, focused image acquisition for accurate objective grading.
- Needs analytical infrastructure for statistical analysis and data integration.
- Cross-team standardization is essential for reproducibility across studies.
- Adaptation may be needed for different ocular disease models or patient populations.
