Comparación de la clasificación objetiva de la hiperemia conjuntival y la puntuación del índice de enfermedad de la superficie ocular en el síndrome del ojo seco durante COVID-19
May 25th, 2022
El presente protocolo describe la investigación transversal realizada en 40 sujetos sanos entre las edades de 20 y 45 años para evaluar la prevalencia del síndrome del ojo seco (DES) durante COVID-19. La encuesta OSDI evaluó el DES, y se utilizó el software de sistemas oftálmicos avanzados (AOS) para evaluar el enrojecimiento limbal.
Actualmente, aunque la encuesta OSDI se usa comúnmente para evaluar el síndrome del ojo seco, el software AOS se utilizará para determinar objetivamente el síndrome del ojo seco utilizando el sistema de clasificación de enrojecimiento. La principal ventaja de usar el software AOS es evaluar objetivamente el síndrome del ojo seco. Para estudiar la prevalencia del síndrome del ojo seco, o DES, envíe por correo electrónico el Índice de enfermedad de la superficie ocular, o cuestionario OSDI, a los participantes, con consentimiento informado.
En función de la respuesta al cuestionario, puntúe a los participantes. Dependiendo de la puntuación OSDI, clasifique a los pacientes en categorías bajas, moderadas y altas. Para la evaluación de DES por el software Advanced Ophthalmic Systems o AOS, primero, tome fotografías de los ojos del sujeto, un ojo a la vez, y asigne el número de identificación del sujeto, y guarde el sujeto ID.To agregue un sujeto, haga clic en la pestaña Agregar.
A continuación, rellene la pestaña Título. A continuación, complete el nombre, apellido, fecha de nacimiento y dirección de correo electrónico, y confirme la dirección de correo electrónico. Luego, complete la identificación del Servicio Nacional de Salud y el número de registro médico.
A continuación, complete la pestaña Nota y haga clic en Guardar. Ahora, seleccione el ID de asunto.Luego, haga clic en Agregar / Ver imágenes. Luego haga clic en más Agregar.
Para cargar la imagen en AOS para la evaluación del enrojecimiento limbal, primero, haga clic en la pestaña Nuevo examen, seguida de la pestaña Image Plus y agregue la imagen del ojo derecho. Haga clic en la pestaña Medios seleccionados. Después de eso, haga clic en el icono Bulbar, seguido de la pestaña Área y La escala de clasificación de enrojecimiento bulbar de análisis, de cero a cuatro.
Para el análisis de la imagen, primero, haga clic en la imagen que comienza en el área limbal cerca del borde de la pupila y siga un patrón para cubrir el área limbal. Luego, haga clic en Guardar análisis. A continuación, haga clic en el mapa de enrojecimiento.
Y ahorrar análisis. Finalmente, haga clic en Generar informe. Para generar PDF, haga clic en ambas imágenes y, de manera similar, agregue la imagen del ojo izquierdo.
Para la gradación del enrojecimiento limbal utilizando el software AOS, analice las imágenes para el enrojecimiento conjuntival bulbar, con un software de gradación objetivo validado, utilizando la función de enrojecimiento bulbar en las áreas limbales de la conjuntiva, utilizando una gradación continua automática de cero a cuatro, en 0.1 unidad. Para el análisis de datos, primero, cree una tabla de Microsoft Excel, que resuma el ID del sujeto, la edad, el sexo, la raza, la puntuación OSDI y el enrojecimiento limbal. Luego calcule la edad, la puntuación OSDI y la puntuación de enrojecimiento limbal, junto con sus medias y desviaciones estándar, utilizando Excel.
Para calcular el porcentaje de baja prevalencia de DES, divida el número de sujetos con DES bajo por el número total de sujetos y multiplique por 100. Del mismo modo, calcule el porcentaje de prevalencia de DES moderado y severo. Para determinar la relación entre las puntuaciones de enrojecimiento OSDI y AOS, realice un análisis de regresión lineal, con la media de los dos valores, y la diferencia entre las dos medias, en Excel.
Determine también el valor de P. En este estudio, se utilizaron las puntuaciones obtenidas del cuestionario OSDI para caracterizar a los participantes de la encuesta. La encuesta mostró que las tasas de prevalencia de DES bajo, DES moderado y DES severo fueron de 15, 77.5 y 7.5%, respectivamente.
El software AOS se utilizó para la gradación de los participantes, según el grado de enrojecimiento de sus ojos. El sistema de clasificación objetiva de AOS mostró que las tasas de prevalencia de DES leve, DES moderado y DES grave fueron de 27,5, 12,5 y 10%, respectivamente. El análisis de regresión lineal demostró que los dos sistemas de gradación tienen una fuerte relación entre sí.
Asegúrese de que las imágenes tomadas por los sujetos sean claras y enfocadas. De lo contrario, entonces, el software AOS no le dará datos precisos. Después de usar el software de peso AOS para determinar el síndrome del ojo seco, podemos comparar los resultados con la encuesta OSDI, que se considera el estándar de oro para evaluar el síndrome del ojo seco.
El software AOS puede evaluar objetivamente el síndrome del ojo seco en pacientes.
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Visión general
Este protocolo describe un estudio que evalúa la prevalencia del síndrome de ojo seco (SOS) en 40 sujetos sanos de 20 a 45 años durante la COVID-19. El estudio utiliza la encuesta OSDI y el software AOS para la evaluación.
Componentes clave del estudio
Área de la ciencia
- Oftalmología
- Salud pública
- Estudios de impacto de COVID-19
Antecedentes
- El síndrome de ojo seco (SOS) es una afección común que afecta la salud ocular.
- La encuesta OSDI es una herramienta estándar para evaluar SOS.
- El software Advanced Ophthalmic Systems (AOS) proporciona una evaluación objetiva.
- La COVID-19 puede influir en la prevalencia del SOS.
Propósito del estudio
- Determinar la prevalencia del SOS entre individuos sanos durante la pandemia.
- Comparar las evaluaciones subjetivas de la encuesta OSDI con las mediciones objetivas del AOS.
- Mejorar la comprensión del SOS en el contexto de la COVID-19.
Métodos utilizados
- Los participantes completaron el cuestionario OSDI con consentimiento informado.
- Las respuestas se puntuaron para clasificar a los participantes en categorías de gravedad del SOS.
- Se utilizó el software AOS para evaluar objetivamente el enrojecimiento limbal.
- Se tomaron fotografías de los ojos de los participantes para su análisis.
Principales resultados
- El estudio identificó niveles variables de gravedad del SOS entre los participantes.
- Las evaluaciones objetivas se correlacionaron con las puntuaciones subjetivas de OSDI.
- Los hallazgos sugieren un posible aumento en la prevalencia del SOS durante la COVID-19.
- El software AOS resultó eficaz para la evaluación objetiva.
Conclusiones
- El SOS es prevalente entre individuos sanos durante la pandemia.
- La combinación de evaluaciones subjetivas y objetivas mejora la precisión diagnóstica.
- Se necesita más investigación para explorar los efectos a largo plazo de la COVID-19 en la salud ocular.
Preguntas frecuentes
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.
