Method Article

Określanie różnic w grubości siatkówki i naczyniówki ze względu na płeć u osób z niedowagą za pomocą optycznej koherentnej tomografii ze źródłem zamiatanym

DOI:

10.3791/65918

⸱

December 1st, 2023

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Cardiology, Ninth People's Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, 2Department of Ophthalmology, Huashan Hospital, Fudan University, 3Eye Institute of Xiamen University, Xiamen University School of Medicine

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Tutaj optyczna koherentna tomografia (SS-OCT) jest używana do porównywania grubości siatkówki i naczyniówki u dorosłych z niedożywieniem i bez niego, przyczyniając się do lepszego zrozumienia patogenezy chorób oczu u osób niedożywionych.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Pomimo poprawy w zmniejszaniu głodu w ostatnich latach, niedożywienie pozostaje globalnym problemem zdrowia publicznego. W badaniu wykorzystano technikę optycznej koherentnej tomografii koherentnej (SS-OCT) do oceny zmian grubości siatkówki i naczyniówki u osób z niedowagą. Badania okulistyczne przeprowadzono u wszystkich osób dorosłych biorących udział w tym przekrojowym badaniu. W zależności od wskaźnika masy ciała (BMI) uczestnicy zostali podzieleni na dwie grupy: grupę z niedowagą i grupę normalną. Badanie obejmowało prawe oczy dorosłych z niedowagą i równą liczbę osób o normalnej wadze dopasowanych pod względem wieku i płci. Grubość siatkówki nie wykazała istotnej różnicy między grupą z niedowagą a grupą prawidłową (P > 0,05 dla wszystkich). U mężczyzn siatkówka środkowego i wewnętrznego pierścienia w grupie z niedowagą była znacznie cieńsza niż w grupie normalnej, podczas gdy takich wyników nie stwierdzono u kobiet. Naczyniówka w grupie z niedowagą była znacznie cieńsza w porównaniu z grupą normalną (wszystkie P < 0,05). Niedowaga może wpływać na grubość naczyniówki zarówno u mężczyzn, jak i kobiet. W porównaniu z samicami z niedowagą, mężczyźni z niedowagą mogą doświadczyć większego uszkodzenia siatkówki. Odkrycia te przyczyniają się do lepszego zrozumienia patogenezy leżącej u podstaw określonych chorób oczu u osób niedożywionych.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Pomimo udanych wysiłków Organizacji Zdrowia w walce z głodem w ostatnich latach, niedożywienie pozostaje poważnym globalnym problemem zdrowia publicznego. Szacuje się, że na całym świecie w 2022 roku 9,8% populacji było niedożywionych1. Częstość występowania niedożywienia różni się w zależności od regionu, przy czym częstość występowania jest wyższa wśród osób o niższym statusie społeczno-ekonomicznym2,3,4. Dodatkowo niektóre osoby, zwłaszcza młode, nadmiernie tracą na wadze w pogoni za idealną sylwetką. Niedożywienie, we wszystkich swoich formach, dotyka każdy kraj na świecie5.

Niedowaga wiąże się z negatywnymi wynikami klinicznymi, w tym infekcjami, dysfunkcją układu odpornościowego, opóźnionym gojeniem się ran oraz opóźnieniem wzrostu i rozwoju6,7,8,9. Stan niedożywienia jest jednym z głównych czynników ryzyka przedwczesnej śmierci i utraty lat życia skorygowanych niepełnosprawnością10,11,12. Badania wykazały, że najniższy wskaźnik masy ciała (BMI) jest związany z najgorszą zdolnością lornetkową13. Ponadto badania wykazały, że niedożywienie jest związane z różnymi problemami ocznymi, takimi jak zwyrodnienie plamki żółtej, zmniejszona adaptacja do ciemności, zanik nerwu wzrokowego, zapalenie rogówki, suche oko i siatkówczak14,15,16,17,18.

Siatkówka, z jej wieloma warstwami i typami komórek, jest złożoną tkanką, podczas gdy naczyniówka jest wysoce unaczynioną strukturą, która dostarcza składniki odżywcze do zewnętrznej warstwy siatkówki i usuwa odpady metaboliczne19. Siatkówka i naczyniówka, jako krytyczne struktury gałki ocznej, mogą być dotknięte patologiami ogólnoustrojowymi lub stanami fizjologicznymi20,21. Stwierdzono, że odgrywają one znaczącą rolę w patogenezie określonych chorób oczu, w tym zwyrodnienia plamki żółtej, polipooidalnej waskulopatii naczyniówkowej, zapalenia błony naczyniowej oka, jaskry i zaniku naczyniówki i siatkówki związanej z krótkowzrocznością22,23,24,25,26. Dlatego funkcja oka zależy zarówno od anatomicznie, jak i funkcjonalnie prawidłowych siatkówk i naczyniówek.

Chociaż niedożywienie ma różny wpływ na oko, dostępne są ograniczone informacje na temat związków między niedożywieniem a grubością siatkówki lub naczyniówki u różnych płci. Badanie to ma na celu ocenę potencjalnych zmian grubości siatkówki lub naczyniówki u niedożywionych osób dorosłych przy użyciu techniki optycznej koherentnej tomografii ze źródłem zamiatanym (SS-OCT), która stanowi znaczący postęp w obrazowaniu siatkówki i naczyniówki27. Technologia ta jest szczególnie skuteczna w dokładnej identyfikacji interfejsu twardówkowego naczyniówki (CSI) w oczach z grubszymi naczyniówkami, dzięki wysokim zdolnościom penetracji przez nabłonek barwnikowy siatkówki (RPE).

W tym badaniu, uczestnicy zostali podzieleni na dwie grupy na podstawie ich BMI: grupa z niedowagą (BMI < 18,50 kg/m2) i grupa normalna (18,50 ≤ BMI < 25,00 kg/m2). Badanie obejmowało 996 prawych oczu 996 dorosłych z niedowagą i taką samą liczbę osób o normalnej wadze w tym samym wieku i płci. Średnie BMI wynosiło 17,48 ± 0,75 kg/m2 w grupie z niedowagą i 21,30 ± 1,75 kg/m2 w grupie prawidłowej.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

To badanie zostało przeprowadzone w Huashan Hospital of Fudan University od stycznia 2020 do października 2020. Badanie zostało zatwierdzone przez Institutional Review Board of Huashan Hospital (No. KY2016-274), a wszyscy uczestniczący dorośli wyrazili pisemną świadomą zgodę.

1. Wybór uczestników

  1. Rejestruj cechy demograficzne wszystkich uczestników, takie jak wiek, płeć i historia chorób ogólnoustrojowych. Jako kryteria wykluczenia należy wziąć pod uwagę: (1) wiek < 18 lat lub > 70 lat oraz (2) historię chorób ogólnoustrojowych związanych z grubością siatkówki lub naczyniówki, w tym cukrzycę, nadciśnienie i choroby tarczycy.
    UWAGA: U osób starszych, szczególnie w wieku powyżej 70 lat, często występowała ciężka zaćma, która mogła wpływać na jakość obrazów OCT.
  2. Pozwól wszystkim dorosłym uczestnikom biorącym udział w badaniu poddać się badaniom okulistycznym. Jako kryteria wykluczenia należy wziąć pod uwagę: (1) ciśnienie wewnątrzgałkowe (IOP) >21 mmHg; (2) najlepiej skorygowana ostrość wzroku (BCVA) gorsza niż 0,1 LogMAR; (3) ekwiwalent sferyczny powyżej ± 6 dioptrii; (4) przebyte choroby oczu, w tym choroby siatkówki, choroby naczyniówki i jaskra; oraz (5) wszelkie wcześniejsze operacje oczu.

2. Obliczanie wskaźnika masy ciała

  1. Zmierz wzrost i wagę uczestników za pomocą przyrządu do pomiaru wzrostu i wagi (patrz Tabela materiałów).
  2. Oblicz BMI za pomocą wzoru: waga / (wzrost x wzrost) (kg/m2).
  3. Podziel badanych na dwie grupy w oparciu o Międzynarodową Klasyfikację Światowej Organizacji Zdrowia28: grupa z niedowagą (BMI <18,50 kg/m2) i grupa normalna (18,50 ≤ BMI < 25,00 kg/m2).

3. Skan optycznej koherentnej tomografii koherentnej ze źródłem

  1. Włącz wyłącznik zasilania w urządzeniu SS-OCT (patrz Tabela materiałów) o długości fali 1050 nm.
    UWAGA: Ten system SS-OCT, zdolny do 1 000 000 skanów / s, przeszedł ostatnio znaczne ulepszenia, poprawiając wizualizację siatkówki i naczyniówki.
  2. Kliknij przycisk Radial Dia.6.0mm Macula Overlap 4, aby uzyskać dostęp do interfejsu skanowania.
  3. Uchwyć wysokiej jakości obrazy dla każdego oka uczestników podczas procesu skanowania.
    UWAGA: Skany OCT były wykonywane przez doświadczonych okulistów codziennie między 8 a 10 rano, aby zminimalizować dzienne wahania29.
  4. Wygeneruj mapę grubości zgodnie ze standardową siatką badania retinopatii cukrzycowej (ETDRS) wczesnego leczenia.
  5. Zdefiniuj grubość siatkówki (Rysunek 1A,B) i grubość naczyniówki (Rysunek 2A,B) zgodnie z wcześniejszym opisem27,30.
    UWAGA: Aby zapewnić dokładne pomiary, konieczne było ręczne przejrzenie segmentowanych linii w OCT scans27,30.
  6. Wyklucz słabe obrazy OCT wynikające z nieprzezroczystości nośnika lub niestabilnej fiksacji.

4. Analiza statystyczna

  1. Uruchom oprogramowanie SPSS (patrz tabela materiałów). Analiza obejmowała wyłącznie prawe oko uczestników31.
    UWAGA: Przedstaw dane ciągłe jako średnią ± odchylenie standardowe (SD), a dane kategoryczne jako częstotliwość (w procentach).
  2. Wykonaj porównanie grup przy użyciu testu t dla zmiennych ciągłych i testu chi-kwadrat dla zmiennych jakościowych. Przeprowadzanie analiz korelacji z wykorzystaniem korelacji Pearsona.
    UWAGA: Do określenia istotności statystycznej zastosowano poziom istotności P < 0,05 (dwustronny).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

W sumie 996 prawych oczu od 996 dorosłych z niedowagą zostało ocenionych w tym badaniu, z osobami o normalnej wadze 1:1 dopasowanymi pod względem wieku i płci. Charakterystykę demograficzną obu grup zestawiono w tabeli 1. Grupa z niedowagą miała średnie BMI 17,48 ± 0,75 kg/m2 (zakres: 14,60-18,40 kg/m2), podczas gdy grupa z prawidłową masą ciała miała średnie BMI 21,30 ± 1,75 kg/m2 (zakres: 18,50-24,90 kg/m2).

Tabela 2

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

W tym badaniu SS-OCT zastosowano do porównania grubości siatkówki i naczyniówki u dorosłych z niedożywieniem i bez niedożywienia. Wyniki badania wykazały, że wśród mężczyzn osoby z grupy z niedowagą miały znacznie cieńsze siatkówki w centralnych i wewnętrznych obszarach pierścienia w porównaniu z osobami w grupie normalnej. Nie zaobserwowano jednak takich różnic wśród kobiet. Ponadto stwierdzono, że naczyniówka jest znacznie cieńsza w grupie z niedowagą w porównaniu z normalną grupą zarówno u mężczyzn, jak i kobiet. Wyni...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Żaden z autorów nie ma interesu finansowego ani majątkowego w żadnym z wymienionych materiałów lub metod.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

To badanie zostało sfinansowane z grantów Narodowej Fundacji Nauk Przyrodniczych Chin (nr 81900879) oraz Komisji Nauki i Technologii Gminy Szanghaj (nr 20Y11910800).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Miernik wzrostu i wagiDKi, Pekin, ChinyHC01000209
Oftalmoskop66 Vision-Tech, Suzhou, ChinyV259204
Mikroskop szczelinowyTopcon, Tokio, Japonia6822
Oprogramowanie SPSSIBM, Chicago, Stany Zjednoczone 
Optyczna tomografia koherentna ze źródłem zamiatanymTopcon, Tokio, Japonia185261
Wykres wizualnyYuejin, Szanghaj, ChinyH24104
ECS000143

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Militao, E., Uthman, O. A., Salvador, E. M., Vinberg, S., Macassa, G. Food insecurity and associated factors among households in Maputo city. Nutrients. 15 (10), 2372(2023).
  2. Chooi, Y. C., Ding, C., Magkos, F. The epidemiology of obesity. Metabolism-Clinical and Experimental. 92, 6-10 (2019).
  3. Young, M. F., Nguyen, P., Tran, L. M., Avula, R., Menon, P. A Double-edged sword? improvements in economic conditions over a decade in india led to declines in undernutrition as well as increases in overweight among adolescents and women. Journal of Nutrition. 150 (2), 364-372 (2020).
  4. Mamun, A. A., Finlay, J. E. Shifting of undernutrition to overnutrition and its determinants among women of reproductive ages in the 36 low to medium income countries. Obesity Research & Clinical Practice. 9 (1), 75-86 (2015).
  5. Schwinger, C., et al. Prevalence of underweight, overweight, and obesity in adults in Bhaktapur, Nepal in 2015-2017. Frontiers in Nutrition. 7, 567164(2020).
  6. Harpsoe, M. C., et al. Body mass index and risk of infections among women in the Danish National Birth Cohort. American Journal of Epidemiology. 183 (11), 1008-1017 (2016).
  7. Dobak, S., Peterson, S. J., Corrigan, M. L., Lefton, J. Current practices and perceived barriers to diagnosing, documenting, and coding for malnutrition: A survey of the dietitians in nutrition support dietetic practice group. Journal of the Academy of Nutrition and Dietetics. 118 (6), 978-983 (2018).
  8. Alberda, C., et al. The relationship between nutritional intake and clinical outcomes in critically ill patients: results of an international multicenter observational study. Intensive Care Medicine. 35 (10), 1728-1737 (2009).
  9. Lim, S. S., et al. A comparative risk assessment of burden of disease and injury attributable to 67 risk factors and risk factor clusters in 21 regions, 1990-2010: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2010. Lancet. 380 (9859), 2224-2260 (2012).
  10. Black, R. E., et al. Maternal and child undernutrition and overweight in low-income and middle-income countries. Lancet. 382 (9890), 427-451 (2013).
  11. Global, B. M. C., et al. Body-mass index and all-cause mortality: individual-participant-data meta-analysis of 239 prospective studies in four continents. Lancet. 388 (10046), 776-786 (2016).
  12. Forouzanfar, M. H., et al. Global, regional and national comparative risk assessment of 79 behavioural, environmental and occupational, and metabolic risks or clusters of risks in 188 countries, 1990-2013: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2013. Lancet. 386 (10010), 2287-2323 (2015).
  13. Momeni-Moghaddam, H., Kundart, J., Ehsani, M., Abdeh-Kykha, A. Body mass index and binocular vision skills. Saudi Journal of Ophthalmology. 26 (3), 331-334 (2012).
  14. Asencio-Lopez, L., Torres-Ojeda, A. A., Isaac-Otero, G., Leal-Leal, C. A. Treating retinoblastoma in the first year of life in a national tertiary paediatric hospital in Mexico. Acta Paediatrica. 104 (9), e384-e387 (2015).
  15. Faustino, J. F., et al. Vitamin A and the eye: an old tale for modern times. Arquivos Brasileiros De Oftalmologia. 79 (1), 56-61 (2016).
  16. Pineles, S. L., Wilson, C. A., Balcer, L. J., Slater, R., Galetta, S. L. Combined optic neuropathy and myelopathy secondary to copper deficiency. Survey of Ophthalmology. 55 (4), 386-392 (2010).
  17. Atalabi, O. M., Lagunju, I. A., Tongo, O. O., Akinyinka, O. O. Cranial magnetic resonance imaging findings in kwashiorkor. International Journal of Neuroscience. 120 (1), 23-27 (2010).
  18. Takami, Y., Gong, H., Amemiya, T. Riboflavin deficiency induces ocular surface damage. Ophthalmic Research. 36 (3), 156-165 (2004).
  19. Can, M. E., et al. The association of Helicobacter pylori with choroidal and retinal nerve fiber layer thickness. International Ophthalmology. 38 (5), 1915-1922 (2018).
  20. Tan, K. A., et al. State of science: Choroidal thickness and systemic health. Survey of Ophthalmology. 61 (5), 566-581 (2016).
  21. Bafiq, R., et al. Age, sex, and ethnic variations in inner and outer retinal and choroidal thickness on spectral-domain optical coherence tomography. American Journal of Ophthalmology. 160 (5), 1034-1043 (2015).
  22. Koizumi, H., Yamagishi, T., Yamazaki, T., Kawasaki, R., Kinoshita, S. Subfoveal choroidal thickness in typical age-related macular degeneration and polypoidal choroidal vasculopathy. Graefes Archive for Clinical and Experimental Ophthalmology. 249 (8), 1123-1128 (2011).
  23. Gomi, F., Tano, Y. Polypoidal choroidal vasculopathy and treatments. Current Opinion in Ophthalmology. 19 (3), 208-212 (2008).
  24. Yan, H., Li, J., Zhang, J., Yang, L. Retinal and choroidal thickness in patients with uveitis. Ocular Immunology and Inflammation. 25 (2), 202-209 (2017).
  25. Maul, E. A., et al. Choroidal thickness measured by spectral domain optical coherence tomography: factors affecting thickness in glaucoma patients. Ophthalmology. 118 (8), 1571-1579 (2011).
  26. Fujiwara, T., Imamura, Y., Margolis, R., Slakter, J. S., Spaide, R. F. Enhanced depth imaging optical coherence tomography of the choroid in highly myopic eyes. American Journal of Ophthalmology. 148 (3), 445-450 (2009).
  27. Fang, D., et al. Retinal and choroidal thickness in relation to c-reactive protein on swept-source optical coherence tomography. Journal of Immunology Research. 2021, 6628224(2021).
  28. Al-Musharaf, S. Prevalence and predictors of emotional eating among healthy young Saudi women during the COVID-19 pandemic. Nutrients. 12 (10), 2923(2020).
  29. Chakraborty, R., Read, S. A., Collins, M. J. Diurnal variations in axial length, choroidal thickness, intraocular pressure, and ocular biometrics. Investigative Ophthalmology & Visual Science. 52 (8), 5121-5129 (2011).
  30. Li, Q., et al. Relationships of rheumatoid factor with thickness of retina and choroid in subjects without ocular symptoms using swept-source optical coherence tomography. Journal of Immunology Research. 2021, 5547533(2021).
  31. Li, Q., et al. Combined aspirin and clopidogrel therapy in phacoemulsification cataract surgery: a risk factor for ocular hemorrhage. International Ophthalmology. 40 (8), 2023-2029 (2020).
  32. Wong, A. C., Chan, C. W., Hui, S. P. Relationship of gender, body mass index, and axial length with central retinal thickness using optical coherence tomography. Eye. 19 (3), 292-297 (2005).
  33. Wu, Q., Liu, M., Yu, M., Fu, J. Sex differences in underweight and body mass index in Chinese early de novo patients with Parkinson's disease. Brain and Behavior. 10 (12), e1893(2020).
  34. Tekin, M., et al. Evaluation using spectral-domain optical coherence tomography of the effects of malnutrition on ocular parameters in pediatric patients. Optometry and Vision Science. 97 (3), 154-161 (2020).
  35. Yilmaz, I., et al. Correlation of choroidal thickness and body mass index. Retina-the Journal of Retinal and Vitreous Diseases. 35 (10), 2085-2090 (2015).
  36. Adhi, M., et al. Choroidal analysis in healthy eyes using swept-source optical coherence tomography compared to spectral domain optical coherence tomography. American Journal of Ophthalmology. 157 (6), 1272-1281 (2014).
  37. Yasuno, Y., Okamoto, F., Kawana, K., Yatagai, T., Oshika, T. Investigation of multifocal choroiditis with panuveitis by three-dimensional high-penetration optical coherence tomography. Journal of Biophotonics. 2 (6-7), 435-441 (2009).
  38. Chung, S. E., Kang, S. W., Lee, J. H., Kim, Y. T. Choroidal thickness in polypoidal choroidal vasculopathy and exudative age-related macular degeneration. Ophthalmology. 118 (5), 840-845 (2011).
  39. Zhang, L., et al. Validity of automated choroidal segmentation in SS-OCT and SD-OCT. Investigative Ophthalmology & Visual Science. 56 (5), 3202-3211 (2015).
  40. Wang, W., et al. Choroidal thickness in diabetes and diabetic retinopathy: A swept source OCT study. Investigative Ophthalmology & Visual Science. 61 (4), 29(2020).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Retinal ThicknessChoroidal ThicknessUnderweight IndividualsSwept Source OCTGender DifferencesOptical Coherence TomographyBody Mass IndexOphthalmic ExaminationOcular DiseasesCross Sectional Study
Video Coming Soon

Related Articles