Este artigo apresenta os protocolos e dados de validação clínica para o uso de um aplicativo de smartphone para medir subjetivamente o erro de refração.
Artigo de método
Este artigo apresenta os protocolos e dados de validação clínica para o uso de um aplicativo de smartphone para medir subjetivamente o erro de refração.
Para melhorar o acesso aos cuidados com a visão e permitir a triagem de visão em massa, um aplicativo de smartphone foi desenvolvido para medir erros de refração. Sem a necessidade de nenhum anexo externo, o aplicativo executado em um telefone autônomo pode ser usado por leigos para medir a refração subjetiva. Sua validade foi testada em ambientes clínicos e comunidades carentes. O aplicativo estima o erro de refração medindo as distâncias de pontos distantes para discernir estímulos visuais. A refração do equivalente esférico e o astigmatismo podem ser medidos usando letras Tumbling E e padrões de grade, respectivamente. O objetivo deste artigo é descrever os protocolos de medição para realizar a refração subjetiva usando o aplicativo. Resultados experimentais com 34 indivíduos (30 olhos para equivalente esférico e 38 olhos para avaliação do astigmatismo) são apresentados. A medição com o aplicativo foi comparada com métodos clínicos padrão. O erro absoluto médio da refração do equivalente esférico foi de 0,63D, e o erro absoluto médio da medida do astigmatismo foi de 0,28D. Além disso, 22 indivíduos foram inscritos para avaliar a medição da distância interpupilar (IPD) com o aplicativo. O erro absoluto médio na medição do DPI com o aplicativo foi de 1,2 mm. O protocolo para medir o IPD com o aplicativo também é descrito.
O erro refrativo não corrigido (URE) é uma das principais causas de cegueira e deficiência visual no mundo, afetando de 861 a 116 milhões de indivíduos2, embora seja tratável com óculos. Estudos têm mostrado que a prevalência de ureia em áreas remotas é impulsionada principalmente pelo baixo número de oftalmologistas e pela falta de infraestrutura de saúde adequada para dispensar óculos3. Por exemplo, a prevalência de deficiência visual devido à URE entre adultos acima de 50 anos de idade na África Subsaariana é 10 vezes maior do que em países de alta renda1.
Com os avanços atuais na indústria, o custo dos óculos caiu para apenas alguns dólares americanos. No entanto, o treinamento de oftalmologistas é caro e demorado - exigindo anos de treinamento4. Um estudo recente concluiu que o baixo gasto per capita em saúde continua a limitar a integração significativa dos cuidados oftalmológicos nos sistemas de saúde mais amplos, particularmente em áreas remotas5. Essas realidades sombrias apontam para a grande necessidade de tornar o diagnóstico de URE acessível.
Graças à sua acessibilidade, onipresença e validade, as ferramentas de triagem visual baseadas em smartphones podem desempenhar um papel fundamental nos esforços de triagem visual 6,7,8,9,10,11,12,13. Essas ferramentas inovadoras podem impactar os cuidados com a saúde ocular, fornecendo uma solução econômica e conveniente para triagem, identificação e tratamento de problemas de visão, especialmente em comunidades carentes.
Um exemplo dessa tecnologia é o aplicativo Peek Acuity, que fez avanços significativos no campo da triagem visual móvel. Este aplicativo foi implantado para rastrear dezenas de milhares de indivíduos em alguns estudos na África 14,15,16. Ao oferecer uma maneira eficiente de medir a acuidade visual, o aplicativo Peek Acuity capacitou os profissionais de saúde a alcançar mais pessoas, tornando-o uma ferramenta útil para lidar com a deficiência visual. Além da acuidade visual, tecnologias baseadas em smartphones para medir o erro de refração também foram propostas e avaliadas 17,18. Salmerón-Campillo et al. utilizaram uma tela de smartphone para apresentar estímulos visuais azuis em um optômetro Badal para medição da acuidade visual e refração17. Tousignant et al. testaram o refrator para smartphone Netra, que consiste em um visualizador binocular portátil com um smartphone inserido nele18. Em comparação com aplicativos gerais de smartphone, componentes dedicados ou acessórios que não sejam smartphones nesses sistemas podem limitar a acessibilidade da tecnologia porque os usuários precisam comprar dispositivos feitos especialmente.
Para resolver a questão de acessibilidade da triagem de URE em massa, desenvolvemos um aplicativo de refração baseado em smartphone (Figura 1), que emprega visão computacional e métodos psicofísicos para medir o erro de refração19. O aplicativo mede a refração subjetiva encontrando os pontos distantes para determinados estímulos (E em queda para equivalente esférico e grade para astigmatismo) em pacientes míopes. Um recurso importante do aplicativo é que nenhum acessório feito especialmente é necessário. Todo o processamento necessário para realizar uma medição é realizado no dispositivo dentro do aplicativo e nenhuma computação em nuvem está envolvida. Assim, a refração pode ser medida sem a necessidade de conectar o aplicativo à rede. Com treinamento mínimo, leigos podem usar o aplicativo para medir a refração de pacientes se seus smartphones forem compatíveis. A precisão do aplicativo foi avaliada anteriormente em relação aos métodos de teste clínico padrão8. Embora o aplicativo não possa ser usado diretamente para prescrever óculos, ele tem potencial para ser usado na triagem de miopia. Recentemente, foi utilizado com sucesso em uma triagem visual entre estudantes de uma área rural9. Este artigo apresenta os protocolos de uso do aplicativo para medir a refração subjetiva.
O estudo foi conduzido de acordo com os princípios da Declaração de Helsinque na Enfermaria de Olhos e Ouvidos de Massa (Boston, MA). O consentimento informado foi obtido de todos os participantes. O estudo foi aprovado pelos conselhos de revisão institucionais locais da Mass Eye and Ear (Boston, MA). Os critérios de inclusão dos sujeitos foram diagnóstico de miopia e nenhuma outra condição ocular, como catarata e doença da retina, de acordo com um optometrista.
1. Medição do equivalente esférico
2. Medindo o astigmatismo
3. Medição da distância interpupilar (IPD)
Para este estudo, a interface do teste de refração é mostrada na Figura 2. Dependendo dos estímulos selecionados, o aplicativo executa um equivalente esférico ou teste de refração total. Quando Tumbling E é selecionado, o aplicativo mede o equivalente esférico (Figura 2). Quando os estímulos de ralar Astigma 1 ou 2 são selecionados, o aplicativo mede o erro de refração, incluindo o astigmatismo (Figura 3).
Para demonstrar a eficácia do aplicativo, 66 indivíduos (25 mulheres) foram divididos em 3 grupos e participaram de testes de equivalente esférico, astigmatismo e IPD, respectivamente. A faixa etária dos sujeitos foi de 8 anos a 74 anos (média ± DP: 33,7 anos ± 13,9 anos).
A Figura 5 mostra os resultados da medição do equivalente esférico de um estudo (30 olhos) no qual a medição do aplicativo foi comparada com a medição clínica padrão usando um auto-refrator O maior erro de refração foi de até -8D. A análise de regressão sugere que os dois métodos foram altamente consistentes, pois a inclinação da regressão linear é quase 1 e o quadrado R da regressão é 0,965. A diferença absoluta média entre os dois métodos foi de 0,63D, e a diferença foi < 1D em 80% dos casos. O gráfico de Bland-Altman na Figura 5B mostra que os limites de concordância de 95% foram [-1,81D, 1,58D].
A Figura 6 mostra os resultados do estudo de medição de astigmatismo (38 olhos), no qual as medidas do aplicativo foram comparadas com a medida de refração subjetiva padrão. O maior astigmatismo foi de -2,25D, e a potência média do cilindro desses pacientes foi de -0,63D ± 0,59D. A diferença (média ± DP) entre as medidas do aplicativo e do autorrefrator foi de 0,08D ± 0,41D, e a média do erro absoluto foi de 0,28D. O gráfico de Bland-Altman na Figura 6B mostra que os limites de concordância de 95% foram [-0,89D, 0,73D]. Além disso, a potência do cilindro das duas medições foi decomposta em dois vetores, J0 e J45, com base no eixo do cilindro20, os erros do aplicativo foram analisados. O erro J0 (média do erro e desvio padrão da dispersão do erro) foi de -0,15D ± 0,56D, e o erro J45 foi de 0,07D ± 0,21D.
Na Figura 4, são mostrados dois casos de medição de IPD. A imagem do lado esquerdo é uma tentativa bem-sucedida, e a da direita mostra uma tentativa fracassada, pois a mira do olho esquerdo está fora do centro. A Figura 7 mostra o erro das medições de IPD com o aplicativo (n=22) em comparação com as medições clínicas de um optometrista usando uma régua IPD. A faixa de DPI de acordo com a medida da régua foi de 58-69 mm (média ± DP: 63,6 mm ± 3,2 mm). O erro do aplicativo foi (-0,55 mm ± 1,4 mm) e a média do erro absoluto foi de 1,2 mm.

Figura 1: Página inicial do aplicativo de triagem visual. Os usuários podem criar registros de pacientes e selecionar o teste a ser realizado, incluindo refração, distância interpupilar e acuidade visual (não apresentado aqui). Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 2: Interface da medição de refração. Esta captura de tela mostra uma sessão de teste equivalente esférica. O paciente usa dois dedos para cobrir o olho esquerdo. A oclusão é mínima, pois a sobrancelha, o nariz e a boca são visíveis. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 3: Medindo o astigmatismo. Nesse caso, o paciente relatou que a direção de uma hora do Astigm 1 (inserção superior direita) era a mais nítida. Portanto, ao mudar para o estímulo Astigm 2 (inserção inferior direita), o telefone precisava ser inclinado para procurar o melhor local na direção de uma hora. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 4: Dois casos de medição de DPI. Esquerda: as duas miras se alinham bem com os centros dos olhos. A medição pode ser aceita. Direita: a mira no olho esquerdo aparentemente não está no centro do olho. Esta medida deve ser descartada. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 5: Avaliação dos resultados da medição do equivalente esférico. Neste estudo, 30 olhos foram medidos com o aplicativo e também com um autorrefrator (A) A regressão linear mostra que as duas medidas são altamente consistentes (inclinação = 1,02, R2 = 0,965). (B) Gráfico de Bland-Altman. Os limites de concordância de 95% foram [1,81,1,58]. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 6: Avaliação dos resultados da medição do astigmatismo. (A) Gráfico de caixa de erro da medição do astigmatismo pelo aplicativo para 38 olhos. A potência média do cilindro desses pacientes foi de -0,63D ± 0,59D. A caixa representa o intervalo interquartil e os bigodes indicam o intervalo do erro. A cruz indica a média do erro. Havia dois valores discrepantes, marcados pelos círculos. (B) Gráfico de Bland-Altman. Os limites de concordância de 95% foram [-0,89, 0,73]. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 7: Gráfico de caixa de erro da medição de IPD pelo aplicativo para 22 indivíduos. Comparando as medidas clínicas com uma régua IPD, o erro foi (-0,55 mm ± 1,4 mm). A caixa representa o intervalo interquartil e os bigodes indicam o intervalo do erro. A cruz indica a média do erro. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Usando o aplicativo, é viável para uma pessoa sem treinamento profissional em optometria realizar testes subjetivos de erro de refração. Sua aplicação na triagem visual foi demonstrada em um estudo recente de triagem ocular entre estudantes em idade escolar em uma área rural9. Em comparação com os outros métodos de triagem de visão em massa que são baseados exclusivamente em testes de acuidade visual21, este aplicativo pode fornecer medição de refração em termos de valores de erro esférico e cilíndrico normalmente usados em clínicas. Como o aplicativo está pronto para uso depois de instalado em smartphones, essa solução é altamente acessível para comunidades carentes. Smartphones com resolução de tela superior a 400 pixels por polegada e resolução de câmera selfie superior a 1920 x 1080 pixels são adequados para executar o aplicativo de refração. Muitos smartphones no mercado hoje em dia podem atender às especificações.
Pode-se esperar que as soluções de medição de refração baseadas em smartphones possam complementar os programas de serviço fornecidos por médicos oftalmológicos e dispositivos de triagem dedicados (por exemplo, iScreen, Spot Vision Screener)22 e sejam particularmente adequados para países e situações de poucos recursos. Uma limitação do aplicativo, porém, é que ele não mede a hipermetropia usando o protocolo apresentado aqui. Como medir ou identificar a hipermetropia usando o aplicativo está sob investigação. Quanto à avaliação do estrabismo exigida em alguns programas de rastreamento oftalmológico, desenvolvemos e validamos outro aplicativo, que também pode ser usado no rastreamento oftalmológico em comunidades carentes 10,11,12.
Embora a prescrição ocular não deva ser baseada na medição do aplicativo quando o acesso a profissionais de saúde ocular está disponível, ela ainda pode ser valiosa na triagem de visão em massa, onde pessoal não profissional pode ingressar na força de trabalho. Os pacientes sinalizados com erro refrativo significativo podem ser encaminhados a oftalmologistas para exames adicionais.
A precisão da medição é crucial para minimizar a taxa de falsos positivos de encaminhamento. A seguir estão algumas dicas para medições bem-sucedidas. A medição com o aplicativo normalmente deve ser realizada em ambientes bem iluminados (preferencialmente pelo menos 300 lux). O aplicativo para smartphone utiliza tecnologias de visão computacional para extrair características faciais, com base nas quais a distância de visualização é estimada. É necessário certificar-se de que apenas o rosto do paciente apareça no campo de visão da câmera do telefone. Nenhum outro rosto, incluindo o rosto do administrador do teste, deve aparecer na visualização da câmera selfie mostrada na tela do telefone durante o teste, porque o aplicativo não pode dizer qual é o paciente. Como o aplicativo depende de características faciais para estimar a distância de visualização, será útil para a estimativa da distância de visualização se o maior número possível de características faciais estiver visível durante o teste. Recomenda-se usar um pequeno oclusor ou apenas dois dedos para cobrir o olho não testado, de modo que a sobrancelha, o nariz e o canto da boca fiquem visíveis para a câmera (Figura 2). Em curtas distâncias de visualização, o rosto do paciente pode ocupar quase toda a visão da câmera. Os testadores devem monitorar a imagem ao vivo na tela e certificar-se de alinhar a câmera corretamente para que o rosto inteiro esteja sempre visível na visualização da câmera.
O IPD é um parâmetro essencial para a refração medida por aplicativo. Ele pode ser inserido manualmente no perfil do paciente no aplicativo, se conhecido de antemão. Caso contrário, o IPD pode ser medido usando o aplicativo. Sem um IPD individualizado, o aplicativo usará um valor padrão e poderá causar erros de medição até certo ponto. Deve-se notar que a convergência imprecisa pode afetar a medição do IPD. Por exemplo, um paciente com erro de refração e foria pode não se fixar adequadamente na lanterna binocularmente, pois um olho pode se desviar. Nesses casos, o paciente deve usar óculos no teste de DPI.
Os testadores precisam entender que o teste é uma medida subjetiva de refração, o que significa que o resultado é baseado na percepção dos pacientes, e não na análise da óptica do olho, como feito pelos auto-refratores. A refração subjetiva é o padrão-ouro para a prescrição de óculos. No entanto, o desafio é encontrar o status da melhor percepção subjetiva. Para medição de equivalente esférico, o critério é baseado na leitura de 3 letras. Há uma chance de que os pacientes adivinhem algumas das letras corretamente, embora não consigam ver todas as letras com clareza. Vários testes podem ajudar a atenuar o problema.
Além disso, pacientes com alto astigmatismo (geralmente superior a 2D) podem não ser adequados para testes equivalentes esféricos com o aplicativo porque o protocolo atual com letras Tumbling E não leva em consideração a orientação da letra. Para pacientes com suspeita de astigmatismo forte, uma estimativa aproximada pode ser encontrada mostrando o estímulo do relógio de discagem (Astigm 1) e perguntando ao paciente se uma direção é muito mais nítida do que as outras direções.
A medição do astigmatismo é processualmente mais exigente do que a medição equivalente esférica porque a refração para diferentes eixos precisa ser determinada. A chave para uma medição precisa é localizar os verdadeiros pontos distantes para diferentes eixos, enquanto a direção precisa do eixo também deve ser determinada. Uma boa estratégia é escanear a orientação da grade girando a tela do telefone relativamente rápido enquanto move o telefone lentamente em direção ao paciente. Mover-se muito rápido pode causar superestimação porque o telefone pode passar pelos pontos distantes. Alguns pacientes tendem a relatar que podem ver a grade claramente quando, na verdade, podem ver melhor do que imagens muito borradas. Esses relatórios prematuros causam subestimação. É útil mostrar aos pacientes como são os estímulos agudos antes do teste, para que eles possam relatar de forma consistente durante o teste. Não entender como relatar adequadamente a percepção do estímulo pode causar erros significativos, como os outliers mostrados na Figura 6A. Os dois outliers eram de um sujeito, que relatou o Ponto 1 muito cedo (realmente não viu claramente as linhas separadas de grade) quando seu olho direito foi testado. Ele também relatou o Ponto 2 tarde demais (ele já havia passado do ponto claro) quando seu olho esquerdo foi testado. Assim, os relatórios incorretos de pontos distantes levaram a grandes erros.
Gang Luo tem uma patente relacionada à medição de refração. Gang Luo e Shrinivas Pundlik são dois dos cofundadores da EyeNexo LLC, que é uma empresa iniciante que desenvolve aplicativos de smartphone para testes de visão. Nenhum conflito de interesse financeiro para os outros autores.
O aplicativo de teste de refração foi desenvolvido com o apoio em parte do NIH grant EY034345 e do prêmio Harvard Catalyst (National Center for Advancing Translational Sciences, NIH Award UL1 TR002541). O conteúdo é de responsabilidade exclusiva dos autores e não representa necessariamente as opiniões oficiais do Harvard Catalyst, da Universidade de Harvard e de seus centros acadêmicos de saúde afiliados ou do NIH.
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