Name: Comparaison de la classification objective de l’hyperémie conjonctivale et du score de l’indice de la maladie de surface oculaire dans le syndrome de l’œil sec pendant la COVID-19 (Vidéo) | JoVE Journal
Uploaded: 2022-05-25T13:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 29 s
Description: Découvrez l'évaluation du syndrome de l'œil sec par comparaison du questionnaire OSDI et du logiciel AOS pour gradation objective de la rougeur limbique. Cette méthode améliore le diagnostic en ophtalmologie.

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Nous tenons à remercier tous les participants pour leur aide et leur soutien dans le remplissage du sondage et l’envoi des images de leurs yeux. La subvention du Centre ERC a fourni un financement à la CISR.

La présente étude a été menée à la suite de la déclaration d’Helsinki et le protocole a été approuvé par le Comité d’examen institutionnel de Solutions (CISR, 2021/09/14). L’étude a suivi les directives de la Déclaration d’Helsinki en matière de rapports. Tous les participants ont donné leur consentement éclairé pour le questionnaire. L’enquête a été menée entièrement en ligne via Internet. Si les participants remplissaient les conditions d’admissibilité, les formulaires de consentement, le dépliant du projet de recherche et le questionnaire OSDI leur étaient envoyés par courriel. Après avoir soumis les formulaires de consentement et rempli le questionnaire OSDI, une carte-cadeau de crédit de 10 $ a été émise en ligne pour répondre au sondage.
1. Enquête OSDI pour l’évaluation des DES
<ol><li>Utilisez les critères suivants : faible score OSDI (0-20 points) ; score OSDI modéré (21-45 points); score OSDI élevé (46-100 points). REMARQUE: Le critère de diagnostic du DES par score OSDI est ≥13.</li>
	<li>Demandez aux sujets admissibles de remplir le sondage en ligne (tableau 1).</li>
</ol>2. Détermination de la rougeur des membres via le logiciel AOS
<ol><li>Prenez une photo des yeux, un œil à la fois. REMARQUE: L’image doit être claire pour l’analyse.</li>
	<li>Attribuez un numéro d’identification à l’objet. Enregistrez l’ID de l’objet.</li>
	<li>Pour ajouter un sujet, cliquez sur l’onglet Ajouter . REMARQUE: Le système génère automatiquement l’ID du patient.</li>
	<li>Remplissez l’onglet Titre . Remplissez le Prénom et le nom.</li>
	<li>Remplissez la date de naissance.</li>
	<li>Renseignez l’adresse e-mail, puis confirmez l’adresse e-mail.</li>
	<li>Remplissez le National Health Service ID (NHS ID) et le numéro de dossier médical (MRN).</li>
	<li>Remplissez l’onglet Note . Ensuite, cliquez sur Enregistrer.</li>
	<li>Maintenant, sélectionnez l’ID d’objet. Ensuite, ajoutez/affichez des images. Ensuite, cliquez sur + Ajouter.</li>
	<li>Téléchargez les images sur le logiciel AOS (voir Tableau des matériaux) pour évaluer la rougeur des limbes. Téléchargez d’abord l’œil droit, puis l’œil gauche.</li>
	<li>Cliquez sur l’onglet Nouvel examen . Ensuite, cliquez sur l’onglet Image + .</li>
	<li>Ajoutez l’œil droit, puis cliquez sur l’onglet Média sélectionné .</li>
	<li>Cliquez sur l’icône Bulbar . Ensuite, cliquez sur l’onglet Zone . Cliquez sur Analyse De l’échelle de notation des rougeurs bulbaires 0-4.</li>
	<li>Cliquez sur l’image pour commencer à la zone limbique près de la bordure de la pupille et suivez un motif pour couvrir la zone limbique (Figure 1). Ensuite, cliquez sur Enregistrer l’analyse. NOTE: Le degré de rougeur et le % de vaisseaux sont économisés.</li>
	<li>Cliquez sur la carte des rougeurs et enregistrez l’analyse.</li>
	<li>Cliquez sur Générer un rapport. Cliquez sur les deux images pour générer un PDF. REMARQUE: Le rapport PDF comprend le prénom, le nom, la date de naissance, l’ID du patient, le numéro nhs et par qui le patient a été examiné. Le rapport PDF comprend également la date et le type d’examen.</li>
	<li>Répétez les étapes 2.9 à 2.22; ensuite, ajoutez l’image de l’œil gauche.</li>
	<li>Notez la rougeur limbique à l’aide du logiciel AOS. Analyser les images pour la rougeur conjonctivale bulbaire avec un logiciel de classement objectif validé en utilisant la fonction « rougeur bulbaire » dans les zones limbiques de la conjonctive, en utilisant une gradation continue automatique de 0-4 dans 0,1 unité. REMARQUE: Le grade 0 est une rougeur minimale; Le grade 4 est une rougeur sévère (Figure 1). Les grades 0 à 1 sont codés de grade I, les grades 1 à 2 sont codés de grade II, les grades 2 à 3 sont codés grade III et les grades 3 à 4 sont codés grade IV pour correspondre au système de notation de l’enquête OSDI.</li>
</ol>3. Analyse statistique
<ol><li>Collectez les données et analysez-les à l’aide de Microsoft Excel.<ol>
<li>Résumez l’ID du sujet, l’âge, le sexe, la race, le score OSDI et la rougeur des membres dans un tableau.</li>
		<li>Calculez l’âge, le score OSDI et la moyenne des rougeurs limbiques à l’aide du logiciel Excel.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Déterminez la moyenne ± l’écart-type de l’âge, le score OSDI et le score de rougeur limbique.</li>
	<li>Calculer le taux de prévalence en pourcentage.<ol>
<li>Divisez le nombre de sujets par le nombre total de sujets (40), puis multipliez par 100.<ol>
<li>Divisez le nombre de sujets avec un DES faible (LDES) par le nombre total de sujets (40), puis multipliez par 100.</li>
			<li>Divisez le nombre de sujets avec des DES modéré (MODDES) par le nombre total de sujets (40), puis multipliez par 100.</li>
			<li>Divisez le nombre de sujets atteints de DES sévère (SDES) par le nombre total de sujets (40), puis multipliez par 100.</li>
		</ol>
</li>
		<li>Effectuez l’analyse de régression linéaire à l’aide du logiciel Excel pour déterminer la moyenne des deux valeurs (axe des x) et la différence entre les deux moyennes (axe des y). Déterminez également la valeur de p. REMARQUE : L’analyse de régression linéaire détermine les relations entre le score OSDI et le score de rougeur AOS.</li>
	</ol>
</li>
</ol>

<ol><li>Meduri, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Ocular+surface+manifestation+of+COVID-19+and+tear+film+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Scientific+Reports%22%5BJournal%5D)">Ocular surface manifestation of COVID-19 and tear film analysis.</a> Scientific Reports. 10 (1), 20178(2020).</li>
<li>dell'Omo, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Effect+of+COVID-19-related+lockdown+on+ophthalmic+practice+in+Italy%3A+A+report+from+39+institutional+centers%5BTitle%5D)+AND+%22European+Journal+of+Ophthalmology%22%5BJournal%5D)">Effect of COVID-19-related lockdown on ophthalmic practice in Italy: A report from 39 institutional centers.</a> European Journal of Ophthalmology. 32 (1), 695-703 (2022).</li>
<li>Ganne, P., Najeeb, S., Chaitanya, G., Sharma, A., Krishnappa, N. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Digital+eye+strain+epidemic+amid+COVID-19+pandemic+-+A+cross-sectional+survey%5BTitle%5D)+AND+%22Ophthalmic+Epidemiology%22%5BJournal%5D)">Digital eye strain epidemic amid COVID-19 pandemic - A cross-sectional survey.</a> Ophthalmic Epidemiology. 28 (4), 285-292 (2021).</li>
<li>Al-Namaeh, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Coronavirus+disease+pandemic+and+dry+eye+disease%3A+A+methodology+concern+on+the+causal+relationship%5BTitle%5D)+AND+%22Medical+Hypothesis+Discovery+and+Innovation+in+Ophthalmology%22%5BJournal%5D)">Coronavirus disease pandemic and dry eye disease: A methodology concern on the causal relationship.</a> Medical Hypothesis Discovery and Innovation in Ophthalmology. 11 (1), 42-43 (2022).</li>
<li>Hayirci, E., Yagci, A., Palamar, M., Basoglu, O. K., Veral, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+effect+of+continuous+positive+airway+pressure+treatment+for+obstructive+sleep+apnea+syndrome+on+the+ocular+surface%5BTitle%5D)+AND+%22Cornea%22%5BJournal%5D)">The effect of continuous positive airway pressure treatment for obstructive sleep apnea syndrome on the ocular surface.</a> Cornea. 31 (6), 604-608 (2012).</li>
<li>Giannaccare, G., Vaccaro, S., Mancini, A., Scorcia, V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Dry+eye+in+the+COVID-19+era%3A+how+the+measures+for+controlling+pandemic+might+harm+ocular+surface%5BTitle%5D)+AND+%22Graefe%27s+Archive+for+Clinical+and+Experimental+Ophthalmology%22%5BJournal%5D)">Dry eye in the COVID-19 era: how the measures for controlling pandemic might harm ocular surface.</a> Graefe's Archive for Clinical and Experimental Ophthalmology. 258 (11), 2567-2568 (2020).</li>
<li>Uchino, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Prevalence+of+dry+eye+disease+and+its+risk+factors+in+visual+display+terminal+users%3A+the+Osaka+study%5BTitle%5D)+AND+%22American+Journal+of+Ophthalmology%22%5BJournal%5D)">Prevalence of dry eye disease and its risk factors in visual display terminal users: the Osaka study.</a> American Journal of Ophthalmology. 156 (4), 759-766 (2013).</li>
<li>Inomata, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Characteristics+and+risk+factors+associated+with+diagnosed+and+undiagnosed+symptomatic+dry+eye+using+a+smartphone+application%5BTitle%5D)+AND+%22JAMA+Ophthalmology%22%5BJournal%5D)">Characteristics and risk factors associated with diagnosed and undiagnosed symptomatic dry eye using a smartphone application.</a> JAMA Ophthalmology. 138 (1), 58-68 (2020).</li>
<li>Schiffman, R. M., Christianson, M. D., Jacobsen, G., Hirsch, J. D., Reis, B. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Reliability+and+validity+of+the+Ocular+Surface+Disease+Index%5BTitle%5D)+AND+%22Archives+of+Ophthalmology%22%5BJournal%5D)">Reliability and validity of the Ocular Surface Disease Index.</a> Archives of Ophthalmology. 118 (5), 615-621 (2000).</li>
<li>Finis, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Comparison+of+the+OSDI+and+SPEED+questionnaires+for+the+evaluation+of+dry+eye+disease+in+clinical+routine%5BTitle%5D)+AND+%22Der+Ophthalmologe%22%5BJournal%5D)">Comparison of the OSDI and SPEED questionnaires for the evaluation of dry eye disease in clinical routine.</a> Der Ophthalmologe. 111 (11), 1050-1056 (2014).</li>
<li>Huntjens, B., Basi, M., Nagra, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Evaluating+a+new+objective+grading+software+for+conjunctival+hyperaemia%5BTitle%5D)+AND+%22Contact+Lens+%26+Anterior+Eye%22%5BJournal%5D)">Evaluating a new objective grading software for conjunctival hyperaemia.</a> Contact Lens & Anterior Eye. 43 (2), 137-143 (2020).</li>
<li>Hwang, H. B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Easy+and+effective+test+to+evaluate+tear-film+stability+for+self-diagnosis+of+dry+eye+syndrome%3A+blinking+tolerance+time+%28BTT%29%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Ophthalmology%22%5BJournal%5D)">Easy and effective test to evaluate tear-film stability for self-diagnosis of dry eye syndrome: blinking tolerance time (BTT).</a> BMC Ophthalmology. 20 (1), 438(2020).</li>
<li>Wolffsohn, J. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Demographic+and+lifestyle+risk+factors+of+dry+eye+disease+subtypes%3A+A+cross-sectional+study%5BTitle%5D)+AND+%22The+Ocular+Surface%22%5BJournal%5D)">Demographic and lifestyle risk factors of dry eye disease subtypes: A cross-sectional study.</a> The Ocular Surface. 21, 58-63 (2021).</li>
</ol>

L’auteur n’a rien à divulguer.

Plusieurs études antérieures ont rapporté des DES en utilisant le test de Schirmer, le temps de rupture des larmes (TBUT) et le score OSDI12. La présente étude a utilisé le logiciel AOS pour déterminer le DES à l’aide de la rougeur limbique. L’une des étapes critiques importantes du protocole est d’avoir une image claire des yeux; si l’image est floue, il est très difficile de déterminer la rougeur des membres et, très probablement, des lectures précises ne sont pas obtenues. Lorsque toutes les im...

La COVID-19, causée par une infection par le virus SARS-COV-2, a été découverte à Wuhan, en Chine, en décembre 2019. Meduri et al.1 ont signalé un taux de prévalence élevé de symptômes oculaires bénins chez les patients atteints de COVID-19. En Italie, les interventions chirurgicales oculaires ont été réduites en raison de la pandémie2. Depuis l’épidémie, beaucoup travaillent à domicile et portent des masques par mesure de précaution. Chacun de ces éléments et l’utilisation d’appareils numériques et l’apprentissage en ligne3 ont contribué au syndrome de l’œil sec (DES) et à la fatigue oculaire 3,4, respectivement. En outre, il existe des preuves que le port de masques peut causer des DES. Le port du masque peut provoquer une évaporation des larmes et une gêne conjonctivale5. Giannaccare et coll. ont rapporté que 10,3 % des personnes présentaient des symptômes d’inconfort oculaire croissant pendant la pandémie, et que le score moyen de l’OSDI était de 21 ans, avec un âge moyen de 28,5 ans6.
Une étude transversale menée au Japon a révélé que le pourcentage de femmes japonaises ayant eu un résultat combiné de sécheresse oculaire définitive ou probable était de 76,5 %, soit plus que le pourcentage d’hommes employés de bureau qui utilisaient le terminald’affichage visuel 7. Selon Inomata et al., une exposition prolongée au dépistage de plus de 8 h/jour a été liée à la sécheresse oculaire symptomatique par rapport à moins de 4 h/jour8. L’OSDI s’est avéré être un questionnaire valide et fiable pour évaluer la gravité du DES 9,10. Le logiciel AOS a été utilisé pour déterminer l’hyperémie conjonctivale, et il s’est avéré être un logiciel très valide11.
La présente étude a examiné la fréquence du DES chez les personnes en bonne santé âgées de 20 à 45 ans. Un questionnaire sur l’indice des maladies de surface oculaire (IDSO) a été remis à 40 personnes à distance du 31 octobre 2021 au 1er décembre 2021 pour effectuer le test. Les enquêtes AOS et OSDI ont été utilisées pour évaluer le DES. Enfin, les deux méthodes de notation ont été comparées : le score OSDI et le logiciel AOS. Les participants devaient d’abord remplir un questionnaire d’admissibilité, qui comprenait les critères d’inclusion suivants : (1) Personnes en bonne santé; (2) Tranche d’âge de 20 à 45 ans; (3) Les participants devaient être situés aux États-Unis.

<table><tbody><tr><td>LOGICIEL AOS Systèmes</td><td>ophtalmiques avancés Logiciel</td><td>SPARCA</td><td>pour accéder aux rougeurs limbiques</td></tr><tr><td>Microsoft excel</td><td>Microsoft</td><td></td><td>pour la collecte et l’analyse des données</td></tr></tbody></table>

comparaison de la classification objective de l’hyperémie conjonctivale et du score de l’indice de la maladie de surface oculaire dans le syndrome de l’œil sec pendant la covid-19

Comparing Objective Conjunctival Hyperemia Grading and the Ocular Surface Disease Index Score in Dry Eye Syndrome During COVID-19

L’incidence du syndrome de l’œil sec (DES) a augmenté en raison du port de masques, de l’utilisation d’appareils numériques et du travail à distance pendant la pandémie. Une enquête a été menée pendant la pandémie de COVID-19 pour déterminer la prévalence du syndrome de l’œil sec. Une étude transversale a examiné la prévalence du DES pendant la COVID-19 chez les patients en bonne santé âgés de 20 à 45 ans aux États-Unis. Un questionnaire sur l’indice des maladies de surface oculaire (IDSO) a été remis à distance à 40 personnes du 31 octobre 2021 au 1er décembre 2021. L’AOS et l’enquête OSDI ont été utilisées pour évaluer le DES. Les sujets étaient âgés de 29 ans en moyenne (ET 14,14), avec 23 hommes (57,5%) et 17 femmes (42,5%). Selon l’enquête OSDI, les DES faibles, les DES modérés et les DES sévères avaient des taux de prévalence de 15 %, 77,5 % et 7,5 %, respectivement. Les Blancs (W) représentent 50% de la population, tandis que les Afro-Américains (AA) représentent 35%, les Asiatiques représentent 7,5% et les Hispaniques représentent 7,5%. Le DES léger a touché 77,5 % des sujets, dont 64,50 % d’hommes et 35,50 % de femmes. Selon le système de notation objective de l’AOS, le DES léger (M), le DES modéré (MO) et le DES sévère (S) avaient des taux de prévalence de 40 %, 12,5 % et 15 %, respectivement. La régression linéaire a été utilisée pour comparer les deux systèmes de notation, et elle a démontré une forte relation entre les deux systèmes de notation.

Les sujets étaient âgés de 29 ans en moyenne (moyenne ± et de LD, 29 ± 14,14), avec 23 hommes (57,5 %) et 17 femmes (42,5 %) (tableau 2). Les Blancs représentent 50% de la population, tandis que les Afro-Américains représentent 35%, les Asiatiques 7,5% et les Hispaniques 7,5% (Figure 2). Le score moyen de l’OSDI était de 6,17 ± 6,24, 37,94 ± 5,07, 46 ± 0 pour faible, modéré et élevé (Figure 3). Selon l’enquête OSDI, les DES faibles, les DES modé...

Le présent protocole décrit la recherche transversale effectuée sur 40 sujets sains âgés de 20 à 45 ans pour évaluer la prévalence du syndrome de l’œil sec (DES) pendant la COVID-19. L’enquête OSDI a évalué le DES, et le logiciel advanced ophthalmic systems (AOS) a été utilisé pour évaluer la rougeur limbique.

Comparaison de la classification objective de l’hyperémie conjonctivale et du score de l’indice de la maladie de surface oculaire dans le syndrome de l’œil sec pendant la COVID-19

The incidence of dry eye syndrome (DES) has increased due to wearing masks, utilizing digital devices, and working remotely during the pandemic. A survey ...

Actuellement, bien que l’enquête OSDI soit couramment utilisée pour évaluer le syndrome de l’œil sec, le logiciel AOS sera utilisé pour déterminer objectivement le syndrome de l’œil sec à l’aide du système de classification des rougeurs. Le principal avantage de l’utilisation du logiciel AOS est d’évaluer objectivement le syndrome de l’œil sec. Pour étudier la prévalence du syndrome de l’œil sec, ou DES, envoyez par courriel l’indice des maladies de surface oculaire, ou questionnaire OSDI, aux participants, avec leur consentement éclairé.En fonction de la réponse au questionnaire, notez les participants. En fonction du score OSDI, classez les patients en catégories faibles, modérées et élevées. Pour l’évaluation DES par le logiciel Advanced Ophthalmic Systems ou AOS, prenez d’abord des photos des yeux du sujet, un œil à la fois, et attribuez le numéro d’identification du sujet, puis enregistrez le sujet ID.To ajouter un sujet, cliquez sur l’onglet Ajouter.Ensuite, remplissez l’onglet Titre. Ensuite, remplissez le prénom, le nom, la date de naissance et l’adresse e-mail, puis confirmez l’adresse e-mail. Ensuite, remplissez l’ID du Service national de santé et le numéro de dossier médical.Ensuite, remplissez l’onglet Note et cliquez sur Enregistrer. Maintenant, sélectionnez l’ID du sujet.Ensuite, cliquez sur Ajouter / Afficher des images. Cliquez ensuite sur plus Ajouter.Pour télécharger l’image sur AOS pour l’évaluation de la rougeur des membres, cliquez d’abord sur l’onglet Nouvel examen, suivi de l’onglet Image Plus, et ajoutez l’image de l’œil droit. Cliquez sur l’onglet Média sélectionné. Après cela, cliquez sur l’icône Bulbar, suivie de l’onglet Zone et de l’échelle de notation de la rougeur bulbaire d’analyse, de zéro à quatre.Pour l’analyse de l’image, cliquez d’abord sur l’image en commençant par la zone limbique près de la bordure de la pupille et suivez un modèle pour couvrir la zone limbique. Ensuite, cliquez sur Enregistrer l’analyse. Ensuite, cliquez sur la carte des rougeurs.Et Enregistrer l’analyse. Enfin, cliquez sur Générer un rapport. Pour générer un PDF, cliquez sur les deux images et ajoutez de la même manière l’image de l’œil gauche.Pour évaluer la rougeur limbique à l’aide du logiciel AOS, analysez les images pour la rougeur conjonctivale bulbaire, avec un logiciel de notation objective validé, en utilisant la fonction de rougeur bulbaire dans les zones limbiques de la conjonctive, en utilisant une gradation continue automatique de zéro à quatre, en 0,1 unité. Pour l’analyse des données, créez d’abord un tableau Microsoft Excel, résumant l’ID du sujet, l’âge, le sexe, la race, le score OSDI et la rougeur limbique. Calculez ensuite l’âge, le score OSDI et le score de rougeur limbique, ainsi que leurs moyennes et écarts-types, à l’aide d’Excel.Pour calculer le pourcentage de faible prévalence de DES, divisez le nombre de sujets ayant un DES faible par le nombre total de sujets et multipliez par 100. De même, calculer le pourcentage de prévalence du DES modéré et sévère. Pour déterminer la relation entre les scores de rougeur OSDI et AOS, effectuez une analyse de régression linéaire, avec la moyenne des deux valeurs et la différence entre les deux moyennes, dans Excel.Déterminez également la valeur P. Dans cette étude, les scores obtenus à partir du questionnaire OSDI ont été utilisés pour caractériser les participants à l’enquête. L’enquête a montré que les taux de prévalence des DES faibles, des DES modérés et des DES sévères étaient respectivement de 15, 77,5 et 7,5%.Le logiciel AOS a été utilisé pour la gradation des participants, en fonction du degré de rougeur de leurs yeux. Le système de notation objective de l’AOS a montré que les taux de prévalence du DESS léger, du DES modéré et du DES sévère étaient de 27,5, 12,5 et 10 % respectivement. L’analyse de régression linéaire a démontré que les deux systèmes de gradation ont une forte relation l’un avec l’autre.Assurez-vous que les images prises par les sujets sont claires et ciblées. Sinon, le logiciel AOS ne vous donnera pas de données précises. Après avoir utilisé le logiciel de poids AOS pour déterminer le syndrome de l’œil sec, nous pouvons comparer les résultats à l’enquête OSDI, qui est considérée comme la norme d’or pour évaluer le syndrome de l’œil sec.Le logiciel AOS peut évaluer objectivement le syndrome de l’œil sec chez les patients.

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