Confronto tra la classificazione obiettiva dell'iperemia congiuntivale e il punteggio dell'indice della malattia della superficie oculare nella sindrome dell'occhio secco durante COVID-19
May 25th, 2022
Il presente protocollo descrive la ricerca trasversale condotta su 40 soggetti sani di età compresa tra i 20 e i 45 anni per valutare la prevalenza della sindrome dell'occhio secco (DES) durante COVID-19. L'indagine OSDI ha valutato il DES e il software dei sistemi oftalmici avanzati (AOS) è stato utilizzato per valutare l'arrossamento dei limbi.
Attualmente, sebbene l'indagine OSDI sia comunemente usata per valutare la sindrome dell'occhio secco, il software AOS verrà utilizzato per determinare oggettivamente la sindrome dell'occhio secco utilizzando il sistema di classificazione degli arrossamenti. Il vantaggio principale dell'utilizzo del software AOS è quello di valutare obiettivamente la sindrome dell'occhio secco. Per esaminare la prevalenza della sindrome dell'occhio secco, o DES, inviare via e-mail l'Indice di malattia della superficie oculare, o questionario OSDI, ai partecipanti, con il consenso informato.
In base alla risposta al questionario, valuta i partecipanti. A seconda del punteggio OSDI, classificare i pazienti in categorie basse, moderate e alte. Per la valutazione DES da parte dei sistemi oftalmici avanzati o del software AOS, in primo luogo, scattare foto degli occhi del soggetto, un occhio alla volta, e assegnare il numero ID del soggetto e salvare il soggetto ID.To aggiungere un soggetto, fare clic sulla scheda Aggiungi.
Quindi, compila la scheda Titolo. Quindi, inserisci il nome, il cognome, la data di nascita e l'indirizzo e-mail e conferma l'indirizzo e-mail. Quindi, inserisci l'ID del Servizio Sanitario Nazionale e il numero di cartella clinica.
Quindi, compilare la scheda Nota e fare clic su Salva. Ora, seleziona l'ID soggetto.Quindi, fai clic su Aggiungi / Visualizza immagini. Quindi fare clic su più Aggiungi.
Per caricare l'immagine su AOS per la valutazione del rossore limbare, fai prima clic sulla scheda Nuovo esame, seguita dalla scheda Immagine Plus, e aggiungi l'immagine dell'occhio destro. Fare clic sulla scheda Media selezionati. Successivamente, fai clic sull'icona Bulbar, seguita dalla scheda Area e dalla scala di classificazione del rossore bulbare Analisi, da zero a quattro.
Per l'analisi dell'immagine, per prima cosa, fai clic sull'immagine che inizia dall'area limbare vicino al bordo della pupilla e segui uno schema per coprire l'area limbare. Quindi, fai clic su Salva analisi. Quindi, fai clic sulla mappa del rossore.
E salva l'analisi. Infine, fai clic su Genera report. Per generare PDF, fai clic su entrambe le immagini e allo stesso modo aggiungi l'immagine dell'occhio sinistro.
Per valutare il rossore limbare utilizzando il software AOS, analizzare le immagini per il rossore congiuntivale bulbare, con un software di classificazione obiettivo convalidato, utilizzando la funzione di arrossamento bulbare nelle aree limbari della congiuntiva, utilizzando una gradazione continua automatica da zero a quattro, in unità 0,1. Per l'analisi dei dati, innanzitutto, crea una tabella Microsoft Excel, che riepiloghi l'ID soggetto, l'età, il sesso, la razza, il punteggio OSDI e il rossore limbare. Quindi calcola l'età, il punteggio OSDI e il punteggio di arrossamento limbare, insieme ai loro mezzi e deviazioni standard, usando Excel.
Per calcolare la percentuale di bassa prevalenza di DES, dividere il numero di soggetti con DES basso per il numero totale di soggetti e moltiplicare per 100. Allo stesso modo, calcolare la percentuale di prevalenza di DES moderato e grave. Per determinare la relazione tra i punteggi di arrossamento OSDI e AOS, eseguire un'analisi di regressione lineare, con la media dei due valori e la differenza tra i due mezzi, in Excel.
Determinare anche il valore P. In questo studio, i punteggi ottenuti dal questionario OSDI sono stati utilizzati per caratterizzare i partecipanti al sondaggio. L'indagine ha mostrato che i tassi di prevalenza di DES basso, DES moderato e DES grave erano rispettivamente del 15, 77,5 e 7,5%.
Il software AOS è stato utilizzato per la gradazione dei partecipanti, in base al grado di arrossamento dei loro occhi. Il sistema di classificazione oggettiva AOS ha mostrato che i tassi di prevalenza di DES lieve, DES moderato e DES grave erano rispettivamente del 27,5, 12,5 e 10%. L'analisi di regressione lineare ha dimostrato che i due sistemi di gradazione hanno una forte relazione tra loro.
Assicurati che le immagini scattate dai soggetti siano chiare e focalizzate. Altrimenti, quindi, il software AOS non ti fornirà dati accurati. Dopo aver utilizzato il software di peso AOS per determinare la sindrome dell'occhio secco, possiamo confrontare i risultati con il sondaggio OSDI, che è considerato il gold standard per valutare la sindrome dell'occhio secco.
Il software AOS può valutare obiettivamente la sindrome dell'occhio secco nei pazienti.
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Panoramica
Questo protocollo delinea uno studio che valuta la prevalenza della sindrome dell'occhio secco (DES) in 40 soggetti sani di età compresa tra 20 e 45 anni durante la COVID-19. Lo studio utilizza il sondaggio OSDI e il software AOS per la valutazione.
Componenti chiave dello studio
Area di scienza
- Oftalmologia
- Salute pubblica
- Studi sull'impatto della COVID-19
Sfondo
- La sindrome dell'occhio secco (DES) è una condizione comune che influisce sulla salute oculare.
- Il sondaggio OSDI è uno strumento standard per valutare la DES.
- Il software Advanced Ophthalmic Systems (AOS) fornisce una valutazione obiettiva.
- La COVID-19 può influenzare la prevalenza della DES.
Obiettivo dello studio
- Determinare la prevalenza della DES tra individui sani durante la pandemia.
- Confrontare le valutazioni soggettive del sondaggio OSDI con le misurazioni oggettive di AOS.
- Migliorare la comprensione della DES nel contesto della COVID-19.
Metodi utilizzati
- I partecipanti hanno completato il questionario OSDI con consenso informato.
- Le risposte sono state valutate per classificare i partecipanti in categorie di gravità della DES.
- Il software AOS è stato utilizzato per valutare oggettivamente il rossore limbare.
- Sono state scattate fotografie degli occhi dei partecipanti per l'analisi.
Risultati principali
- Lo studio ha identificato vari livelli di gravità della DES tra i partecipanti.
- Le valutazioni oggettive sono correlate ai punteggi soggettivi OSDI.
- I risultati suggeriscono un potenziale aumento della prevalenza della DES durante la COVID-19.
- Il software AOS si è dimostrato efficace per la valutazione obiettiva.
Conclusioni
- La DES è prevalente tra individui sani durante la pandemia.
- Combinare valutazioni soggettive e oggettive migliora l'accuratezza diagnostica.
- Sono necessarie ulteriori ricerche per esplorare gli effetti a lungo termine della COVID-19 sulla salute oculare.
Domande frequenti
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.
