Vergelijking van objectieve conjunctivale hyperemiegradatie en de Ocular Surface Disease Index Score bij droge ogen syndroom tijdens COVID-19
May 25th, 2022
Het huidige protocol beschrijft het cross-sectionele onderzoek uitgevoerd op 40 gezonde proefpersonen tussen de 20 en 45 jaar om de prevalentie van droge ogen syndroom (DES) tijdens COVID-19 te beoordelen. De OSDI-enquête evalueerde DES en de geavanceerde oogheelkundige systemen (AOS) -software werd gebruikt om limbale roodheid te beoordelen.
Momenteel, hoewel OSDI-onderzoek vaak wordt gebruikt om het droge ogensyndroom te beoordelen, zal de AOS-software worden gebruikt om het droge ogensyndroom objectief te bepalen met behulp van het roodheidsclassificatiesysteem. Het belangrijkste voordeel van het gebruik van de AOS-software is om het droge ogen syndroom objectief te beoordelen. Voor het onderzoeken van de prevalentie van droge ogen syndroom, of DES, e-mail de Ocular Surface Disease Index, of OSDI-vragenlijst, naar de deelnemers, met geïnformeerde toestemming.
Op basis van het antwoord op de vragenlijst scoren de deelnemers. Afhankelijk van de OSDI-score, classificeert u de patiënten in lage, matige en hoge categorieën. Voor DES-evaluatie door de Advanced Ophthalmic Systems of AOS-software, maak eerst foto's van de ogen van het onderwerp, één oog tegelijk, en wijs het onderwerp-ID-nummer toe, en sla het onderwerp op ID.To een onderwerp toe te voegen, klik op het tabblad Toevoegen.
Vul vervolgens het tabblad Titel in. Vul vervolgens de voornaam, achternaam, geboortedatum en e-mailadres in en bevestig het e-mailadres. Vul vervolgens de National Health Service ID en het medische dossiernummer in.
Vul vervolgens het tabblad Notitie in en klik op Opslaan. Selecteer nu het onderwerp ID.Klik vervolgens op Afbeeldingen toevoegen / bekijken. Klik vervolgens op plus Toevoegen.
Om de afbeelding naar AOS te uploaden voor evaluatie van de ledemaat roodheid, klikt u eerst op het tabblad Nieuw examen, gevolgd door het tabblad Afbeelding Plus en voegt u de afbeelding van het rechteroog toe. Klik op het tabblad Geselecteerde media. Klik daarna op het bulbaire pictogram, gevolgd door het tabblad Gebied en analyse bulbaire roodheid sorteerschaal, nul tot vier.
Voor beeldanalyse klikt u eerst op de afbeelding die begint bij het limbale gebied dicht bij de pupilrand en volgt u een patroon om het limbale gebied te bedekken. Klik vervolgens op Analyse opslaan. Klik vervolgens op de roodheidskaart.
En Save analyse. Klik ten slotte op Rapport genereren. Voor het genereren van PDF klikt u op beide afbeeldingen en voegt u op dezelfde manier de afbeelding van het linkeroog toe.
Voor het beoordelen van de limbale roodheid met behulp van de AOS-software, analyseert u de afbeeldingen op bulbaire conjunctivale roodheid, met behulp van een gevalideerde objectieve beoordelingssoftware, met behulp van de bulbaire roodheidsfunctie in de limbale gebieden van het bindvlies, met behulp van een automatische continue gradatie van nul tot vier, in 0,1 eenheid. Voor gegevensanalyse maakt u eerst een Microsoft Excel-tabel met een samenvatting van de onderwerp-id, leeftijd, geslacht, ras, OSDI-score en de ledemaatroodheid. Bereken vervolgens de leeftijd, OSDI-score en de limbale roodheidsscore, samen met hun gemiddelde en standaarddeviaties, met behulp van Excel.
Om het percentage lage DES-prevalentie te berekenen, deelt u het aantal proefpersonen met een lage DES door het totale aantal proefpersonen en vermenigvuldigt u met 100. Bereken op dezelfde manier het percentage van de prevalentie van matige en ernstige DES. Om de relatie tussen de OSDI- en AOS-roodheidsscores te bepalen, voert u een lineaire regressieanalyse uit, met het gemiddelde van de twee waarden en het verschil tussen de twee middelen, in Excel.
Bepaal ook de P-waarde. In deze studie werden de scores verkregen uit de OSDI-vragenlijst gebruikt om de deelnemers aan de enquête te karakteriseren. De enquête toonde aan dat de prevalentiepercentages van lage DES, matige DES en ernstige DES respectievelijk 15, 77,5 en 7,5% waren.
De AOS-software werd gebruikt voor de gradatie van de deelnemers, afhankelijk van de mate van roodheid van hun ogen. Het AOS-objectieve beoordelingssysteem toonde aan dat de prevalentiepercentages van milde DES, matige DES en ernstige DES respectievelijk 27,5, 12,5 en 10% waren. Lineaire regressieanalyse toonde aan dat de twee gradatiesystemen een sterke relatie met elkaar hebben.
Zorg ervoor dat de foto's die door de onderwerpen zijn gemaakt, duidelijk en scherp zijn. Anders geeft AOS-software u geen nauwkeurige gegevens. Na het gebruik van AOS-gewichtssoftware om het droge ogensyndroom te bepalen, kunnen we de resultaten vergelijken met de OSDI-enquête, die wordt beschouwd als de gouden standaard om het droge ogensyndroom te beoordelen.
De AOS-software kan het droge ogen syndroom bij patiënten objectief beoordelen.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
Overzicht
Dit protocol beschrijft een studie die de prevalentie van het droge ogen syndroom (DES) beoordeelt bij 40 gezonde proefpersonen in de leeftijd van 20 tot 45 jaar tijdens COVID-19. De studie maakt gebruik van de OSDI-enquête en AOS-software voor evaluatie.
Belangrijkste studiecomponenten
Wetenschapsgebied
- Oogheelkunde
- Volksgezondheid
- Impactstudies van COVID-19
Achtergrond
- Drooge ogen syndroom (DES) is een veelvoorkomende aandoening die de gezondheid van de ogen beïnvloedt.
- De OSDI-enquête is een standaardinstrument voor het beoordelen van DES.
- Advanced Ophthalmic Systems (AOS) software biedt een objectieve beoordeling.
- COVID-19 kan de prevalentie van DES beïnvloeden.
Doel van de studie
- Om de prevalentie van DES bij gezonde personen tijdens de pandemie te bepalen.
- Om subjectieve beoordelingen van de OSDI-enquête te vergelijken met objectieve metingen van AOS.
- Om de begrip van DES in de context van COVID-19 te verbeteren.
Gebruikte methoden
- Deelnemers vulden de OSDI-vragenlijst in met geïnformeerde toestemming.
- Antwoorden werden gescoord om deelnemers in DES-ernstcategorieën te classificeren.
- AOS-software werd gebruikt om de limbale roodheid objectief te beoordelen.
- Foto's van de ogen van de deelnemers werden gemaakt voor analyse.
Belangrijkste resultaten
- De studie identificeerde verschillende niveaus van DES-ernst bij de deelnemers.
- Objectieve beoordelingen correleerden met subjectieve OSDI-scores.
- De bevindingen suggereren een mogelijke toename van de prevalentie van DES tijdens COVID-19.
- De AOS-software bleek effectief voor objectieve evaluatie.
Conclusies
- DES is wijdverbreid onder gezonde personen tijdens de pandemie.
- Het combineren van subjectieve en objectieve beoordelingen verbetert de diagnostische nauwkeurigheid.
- Er is verder onderzoek nodig om de langetermijneffecten van COVID-19 op de ooggezondheid te onderzoeken.
Veelgestelde vragen
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.
