Vergleich der objektiven Bewertung der Bindehauthyperämie und des Index für Augenoberflächenerkrankungen beim Syndrom des trockenen Auges während COVID-19
May 25th, 2022
Das vorliegende Protokoll beschreibt die Querschnittsforschung, die an 40 gesunden Probanden im Alter zwischen 20 und 45 Jahren durchgeführt wurde, um die Prävalenz des Syndroms des trockenen Auges (DES) während COVID-19 zu beurteilen. Die OSDI-Umfrage bewertete DES, und die Software Advanced Ophthalmic Systems (AOS) wurde verwendet, um limbale Rötungen zu beurteilen.
Obwohl die OSDI-Umfrage häufig zur Beurteilung des Syndroms des trockenen Auges verwendet wird, wird die AOS-Software verwendet, um das Syndrom des trockenen Auges mit dem Rötungsbewertungssystem objektiv zu bestimmen. Der Hauptvorteil der Verwendung der AOS-Software besteht darin, das Syndrom des trockenen Auges objektiv zu beurteilen. Um die Prävalenz des Syndroms des trockenen Auges (DES) zu untersuchen, senden Sie den Ocular Surface Disease Index (OSDI-Fragebogen) mit informierter Zustimmung per E-Mail an die Teilnehmer.
Basierend auf der Antwort auf den Fragebogen bewerten Sie die Teilnehmer. Abhängig vom OSDI-Score klassifizieren Sie die Patienten in niedrige, moderate und hohe Kategorien. Für die DES-Auswertung durch die Advanced Ophthalmic Systems oder AOS-Software machen Sie zunächst Fotos von den Augen des Subjekts, ein Auge nach dem anderen, und weisen Sie die Subjekt-ID-Nummer zu und speichern Sie das Motiv ID.To fügen Sie ein Motiv hinzu, klicken Sie auf die Registerkarte Hinzufügen.
Füllen Sie dann die Registerkarte Titel aus. Geben Sie als Nächstes den Vornamen, den Nachnamen, das Geburtsdatum und die E-Mail-Adresse ein und bestätigen Sie die E-Mail-Adresse. Geben Sie dann die ID des National Health Service und die Nummer der Krankenakte ein.
Füllen Sie als Nächstes die Registerkarte Notiz aus und klicken Sie auf Speichern. Wählen Sie nun die Betreff-ID aus.Klicken Sie dann auf Bilder hinzufügen/anzeigen. Klicken Sie dann auf plus Hinzufügen.
Um das Bild zur Bewertung der limbalen Rötung auf AOS hochzuladen, klicken Sie zunächst auf die Registerkarte Neue Prüfung, gefolgt von der Registerkarte Bild Plus, und fügen Sie das Bild des rechten Auges hinzu. Klicken Sie auf die Registerkarte Ausgewählte Medien. Klicken Sie anschließend auf das Bulbar-Symbol, gefolgt von der Registerkarte Bereich und der Bewertungsskala für die Bulbar-Rötung analysieren, null bis vier.
Klicken Sie für die Bildanalyse zunächst auf das Bild, das im limbalen Bereich nahe dem Pupillenrand beginnt, und folgen Sie einem Muster, um den limbalen Bereich abzudecken. Klicken Sie dann auf Analyse speichern. Klicken Sie anschließend auf die Rötungskarte.
Und speichern Sie Analysen. Klicken Sie abschließend auf Bericht generieren. Um PDF zu generieren, klicken Sie auf beide Bilder und fügen Sie das Bild auf dem linken Auge hinzu.
Um die limbale Rötung mit der AOS-Software zu bewerten, analysieren Sie die Bilder auf bulbäre Bindehautrötung mit einer validierten objektiven Bewertungssoftware unter Verwendung der bulbären Rötungsfunktion in den limbalen Bereichen der Bindehaut unter Verwendung einer automatischen kontinuierlichen Gradierung von null bis vier in 0,1 Einheit. Erstellen Sie für die Datenanalyse zunächst eine Microsoft Excel-Tabelle, in der die Betreff-ID, das Alter, das Geschlecht, die Rasse, der OSDI-Wert und die limbale Rötung zusammengefasst sind. Berechnen Sie dann das Alter, den OSDI-Score und den limbalen Rötungswert zusammen mit ihren Mittelwerten und Standardabweichungen mit Excel.
Um den Prozentsatz der niedrigen DES-Prävalenz zu berechnen, dividieren Sie die Anzahl der Probanden mit niedrigem DES durch die Gesamtzahl der Probanden und multiplizieren Sie sie mit 100. Berechnen Sie in ähnlicher Weise den Prozentsatz der Prävalenz von mittelschwerem und schwerem DES. Um die Beziehung zwischen den OSDI- und AOS-Rötungswerten zu bestimmen, führen Sie in Excel eine lineare Regressionsanalyse mit dem Mittelwert der beiden Werte und der Differenz zwischen den beiden Mittelwerten durch.
Bestimmen Sie auch den P-Wert. In dieser Studie wurden die aus dem OSDI-Fragebogen erhaltenen Ergebnisse verwendet, um die Teilnehmer der Umfrage zu charakterisieren. Die Umfrage zeigte, dass die Prävalenzraten von niedrigem DES, mittlerem DES und schwerem DES 15, 77,5 bzw. 7,5% betrugen.
Die AOS-Software wurde für die Abstufung der Teilnehmer nach dem Grad der Rötung ihrer Augen verwendet. Das objektive AOS-Bewertungssystem zeigte, dass die Prävalenzraten von leichtem DES, mäßigem DES und schwerem DES 27,5, 12,5 bzw. 10% betrugen. Die lineare Regressionsanalyse zeigte, dass die beiden Abstufungssysteme eine starke Beziehung zueinander haben.
Stellen Sie sicher, dass die von den Motiven aufgenommenen Bilder klar und fokussiert sind. Andernfalls liefert Ihnen die AOS-Software keine genauen Daten. Nach der Verwendung der AOS-Gewichtssoftware zur Bestimmung des Syndroms des trockenen Auges können wir die Ergebnisse mit der OSDI-Umfrage vergleichen, die als Goldstandard zur Beurteilung des Syndroms des trockenen Auges gilt.
Die AOS-Software kann das Syndrom des trockenen Auges bei Patienten objektiv beurteilen.
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Überblick
Dieses Protokoll beschreibt eine Studie, die die Prävalenz des trockenen Augensyndroms (DES) bei 40 gesunden Probanden im Alter von 20 bis 45 Jahren während COVID-19 untersucht. Die Studie verwendet den OSDI-Fragebogen und die AOS-Software zur Auswertung.
Wichtige Studienkomponenten
Wissenschaftsbereich
- Ophthalmologie
- Öffentliche Gesundheit
- COVID-19-Auswirkungsstudien
Hintergrund
- Das trockene Augensyndrom (DES) ist eine häufige Erkrankung, die die Augengesundheit beeinflusst.
- Der OSDI-Fragebogen ist ein Standardinstrument zur Beurteilung von DES.
- Die Advanced Ophthalmic Systems (AOS) Software ermöglicht eine objektive Beurteilung.
- COVID-19 kann die Prävalenz von DES beeinflussen.
Zweck der Studie
- Die Prävalenz von DES bei gesunden Personen während der Pandemie zu ermitteln.
- Subjektive Einschätzungen aus dem OSDI-Fragebogen mit objektiven Messungen aus AOS zu vergleichen.
- Das Verständnis von DES im Kontext von COVID-19 zu verbessern.
Verwendete Methoden
- Die Teilnehmer füllten den OSDI-Fragebogen mit eingeholter Einwilligung aus.
- Die Antworten wurden bewertet, um die Teilnehmer in Kategorien der DES-Schwere einzustufen.
- Die AOS-Software wurde verwendet, um die limbale Rötung objektiv zu beurteilen.
- Fotos der Augen der Teilnehmer wurden für die Analyse aufgenommen.
Hauptergebnisse
- Die Studie identifizierte unterschiedliche Schweregrade von DES bei den Teilnehmern.
- Objektive Beurteilungen korrelierten mit subjektiven OSDI-Scores.
- Die Ergebnisse deuten auf einen möglichen Anstieg der DES-Prävalenz während COVID-19 hin.
- Die AOS-Software erwies sich als effektiv für die objektive Bewertung.
Schlussfolgerungen
- DES ist unter gesunden Personen während der Pandemie präsent.
- Die Kombination von subjektiven und objektiven Beurteilungen verbessert die diagnostische Genauigkeit.
- Weitere Forschung ist erforderlich, um die langfristigen Auswirkungen von COVID-19 auf die Augengesundheit zu untersuchen.
Häufig gestellte Fragen
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.
