Для просмотра этого контента требуется подписка на JoVE. Войдите или начните свой бесплатный пробный период.

Методическая статья

Сравнение объективной оценки гиперемии конъюнктивы и индекса заболеваний глазной поверхности при синдроме сухого глаза во время COVID-19

2.4K просмотров

⸱

DOI:

10.3791/63812

⸱

25 мая 2022 г.

1Eye Research Center, Wilmington, DE

В этой статье

Краткое содержание

Настоящий протокол описывает перекрестные исследования, проведенные на 40 здоровых субъектах в возрасте от 20 до 45 лет для оценки распространенности синдрома сухого глаза (DES) во время COVID-19. Исследование OSDI оценивало DES, а для оценки лимбального покраснения использовалось программное обеспечение передовых офтальмологических систем (AOS).

Аннотация

Заболеваемость синдромом сухого глаза (DES) возросла из-за ношения масок, использования цифровых устройств и удаленной работы во время пандемии. Опрос проводился во время пандемии COVID-19 для определения распространенности синдрома сухого глаза. В перекрестном исследовании изучалось, насколько распространен DES во время COVID-19 у здоровых пациентов в возрасте 20-45 лет в Соединенных Штатах. Анкета Ocular Surface Disease Index (OSDI) была предоставлена 40 лицам удаленно с 31 октября 2021 года по 1 декабря 2021 года. Для оценки ДСО использовались АОС и обследование ОСДИ. Испытуемым было в среднем 29 лет (SD 14,14), 23 мужчины (57,5%) и 17 женщин (42,5%). Согласно опросу OSDI, низкий DES, умеренный DES и тяжелый DES имели показатели распространенности 15%, 77,5% и 7,5% соответственно. Белые (W) люди составляют 50% населения, в то время как афроамериканцы (AA) представляют 35%, азиаты представляют 7,5%, а латиноамериканцы представляют 7,5%. Легкая ФОРМА ДЭС затронула 77,5% испытуемых, при этом 64,50% мужчин и 35,50% женщин. Согласно системе объективной классификации AOS, умеренный (M) DES, умеренный (MO) DES и тяжелый (S) DES имели показатели распространенности 40%, 12,5% и 15% соответственно. Линейная регрессия использовалась для сравнения двух систем классификации, и она продемонстрировала сильную связь между двумя системами классификации.

Введение

COVID-19, вызванный вирусной инфекцией SARS-COV-2, был обнаружен в Ухане, Китай, в декабре 2019 года. Meduri et al.1 сообщили о высокой распространенности легких глазных симптомов у пациентов с COVID-19. В Италии из-за пандемиисократились операции на глазах2. После вспышки многие работали из дома и носили маски в качестве меры предосторожности. Каждый из этих элементов и использование цифровых устройств и онлайн-обучения3 способствовали синдрому сухого глаза (DES) и напряжению глаз 3,4 соответственно. Кроме того, есть доказательства того, что ношение масок может вызвать DES. Ношение маски может вызвать испарение слез и дискомфорт в конъюнктиве5. Giannaccare et al. сообщили, что 10,3% людей имели растущие симптомы глазного дискомфорта во время пандемии, а средний балл OSDI составил 21, со средним возрастом 28,5 лет6.

Перекрестное исследование в Японии показало, что процент японских женщин, у которых был комбинированный результат определенного или вероятного заболевания сухого глаза, составил 76,5%, что больше, чем процент мужчин-офисных сотрудников, которые использовали Visual Display Terminal7. По данным Inomata et al., длительное воздействие экрана более 8 ч / день было связано с симптоматической сухостью глаз по сравнению с менее чем 4 ч / день8. OSDI зарекомендовал себя как действительный и надежный вопросник для оценки тяжести DES 9,10. Программное обеспечение AOS использовалось для определения гиперемии конъюнктивы, и было доказано, что это очень допустимое программное обеспечение11.

В настоящем исследовании изучалось, насколько распространена DES у здоровых людей в возрасте 20-45 лет. Анкета Ocular Surface Disease Index (OSDI) была предоставлена 40 людям удаленно с 31 октября 2021 года по 1 декабря 2021 года для проведения теста. Для оценки ДСО использовались обследования АОС и ОСДИ. Наконец, были сопоставлены два метода оценки: оценка OSDI и программное обеспечение AOS. Участники должны были сначала заполнить вопросник, который включал следующие критерии включения: (1) Здоровые люди; 2) возрастной диапазон 20-45 лет; (3) Участники должны были находиться в Соединенных Штатах.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

Настоящее исследование было проведено после Хельсинкской декларации, и протокол был одобрен Институциональным наблюдательным советом в Solutions (IRB, 2021/09/14). Исследование проводилось в соответствии с руководящими принципами отчетности, содержащимися в Хельсинкской декларации. Все участники предоставили информированное согласие на вопросник. Опрос проводился полностью онлайн через Интернет. Если участники соответствовали квалификационным требованиям, им по электронной почте отправлялись формы согласия, листовка исследовательского проекта и анкета OSDI. После отправки форм согласия и заполнения анкеты OSDI онлайн была выпущена подарочная кредитная карта на 10 долларов США для заполнения опроса.

1. Обследование OSDI для оценки DES

  1. Используйте следующие критерии: низкий балл OSDI (0-20 баллов); умеренный балл OSDI (21-45 баллов); высокий балл OSDI (46-100 баллов).
    ПРИМЕЧАНИЕ: Диагностическим критерием для ОЦЕНКИ DES по OSDI является ≥13.
  2. Попросите подходящих субъектов заполнить опрос онлайн (таблица 1).

2. Определение лимбального покраснения с помощью программного обеспечения AOS

  1. Сфотографируйте глаза, по одному глазу за раз.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Картина должна быть ясной для анализа.
  2. Присвойте субъекту идентификационный номер. Сохраните идентификатор субъекта.
  3. Чтобы добавить тему, перейдите на вкладку Добавить .
    ПРИМЕЧАНИЕ: Система автоматически генерирует идентификатор пациента.
  4. Заполните вкладку Заголовок . Заполните имя и фамилию.
  5. Заполните дату рождения.
  6. Введите адрес электронной почты и подтвердите его.
  7. Заполните удостоверение личности Национальной службы здравоохранения (NHS ID) и номер медицинской карты (MRN).
  8. Заполните вкладку Примечание . Затем нажмите кнопку Сохранить.
  9. Теперь выберите идентификатор темы. Затем добавьте/просмотрите изображения. Затем нажмите + Добавить.
  10. Загрузите изображения в программное обеспечение AOS (см. Таблицу материалов) для оценки лимбального покраснения. Загрузите сначала правый глаз, затем левый.
  11. Перейдите на вкладку Новый экзамен . Затем нажмите на вкладку Изображение + .
  12. Добавьте правый глаз, а затем перейдите на вкладку Выбранные медиафайлы .
  13. Нажмите на значок Бульбара . Затем перейдите на вкладку Область . Нажмите на Анализ бульбарной шкалы оценки покраснения 0-4.
  14. Нажмите на изображение, чтобы начать с лимбальной области, близкой к границе зрачка, и следуйте шаблону, чтобы покрыть лимбальную область (рисунок 1). Затем нажмите «Сохранить анализ».
    ПРИМЕЧАНИЕ: Степень покраснения и % сосудов сохраняются.
  15. Нажмите на карту красноты и сохраните анализ.
  16. Нажмите Создать отчет. Нажмите на оба изображения, чтобы создать PDF.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Отчет в формате PDF включает в себя имя, фамилию, дату рождения пациента, идентификатор пациента, номер NHS и того, кем пациент был обследован. Отчет в формате PDF также включает дату экзамена и тип экзамена.
  17. Повторите шаги 2.9-2.22; затем добавьте изображение левого глаза.
  18. Оцените лимбальное покраснение с помощью программного обеспечения AOS. Анализируйте изображения на наличие бульбарного конъюнктивального покраснения с помощью проверенного программного обеспечения объективной градации с использованием функции «бульбарное покраснение» в лимбальных областях конъюнктивы, используя автоматическую непрерывную оценку от 0 до 4 в 0,1 единицы.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Степень 0 - минимальное покраснение; 4 степень – сильное покраснение (рисунок 1). Классы 0-1 кодируются как класс I, классы 1-2 кодируются как класс II, классы 2-3 кодируются как класс III, а классы 3-4 кодируются как класс IV, чтобы соответствовать системе оценок OSDI.

3. Статистический анализ

  1. Собирайте данные и анализируйте их с помощью Microsoft Excel.
    1. Суммируйте идентификатор субъекта, возраст, пол, расу, оценку OSDI и покраснение лимб в одной таблице.
    2. Рассчитайте возраст, показатель OSDI и показатель покраснения лимб с помощью программного обеспечения Excel.
  2. Определите среднее ± стандартное отклонение возраста, показатель OSDI и показатель покраснения лимб.
  3. Рассчитайте показатель распространенности в процентах.
    1. Разделите количество испытуемых на общее количество субъектов (40), а затем умножьте на 100.
      1. Разделите число субъектов с низким DES (LDES) на общее количество субъектов (40), а затем умножьте на 100.
      2. Разделите число испытуемых с умеренным DES (MODDES) на общее число субъектов (40), а затем умножьте на 100.
      3. Разделите число испытуемых с тяжелой ДЭС (SDES) на общее число испытуемых (40), а затем умножьте на 100.
    2. Выполните линейный регрессионный анализ с помощью программного обеспечения Excel для определения среднего значения двух значений (ось X) и разницы между двумя средними (ось y). Кроме того, определите p-значение.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Линейный регрессионный анализ определяет отношения между оценкой OSDI и оценкой красноты AOS.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

Испытуемым было в среднем 29 лет (средний ± SD, 29 ± 14,14), 23 мужчины (57,5%) и 17 женщин (42,5%) (таблица 2). Белые люди составляют 50% населения, в то время как афроамериканцы составляют 35%, азиаты составляют 7,5%, а латиноамериканцы составляют 7,5% (рисунок 2). Средний балл опроса OSDI составил 6,17 ± 6,24, 37,94 ± 5,07, 46 ± 0 для низких, умеренных и высоких (рисунок 3). Согласно опросу OSDI, низкий DES, умеренный DES и тяжелый DES имели ...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

В нескольких предыдущих исследованиях сообщалось о DES с использованием теста Ширмера, времени разрыва разрыва (TBUT) и оценке OSDI12. В настоящем исследовании использовалось программное обеспечение AOS для определения DES с использованием лимбального покраснения. Одним из важных критических шагов протокола является четкое изображение глаз; если изображение размытое, определить лимбальное покраснение очень сложно, и, скорее всего, точные показания не получены. Когда все изображения собраны, одним ...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

Автору нечего раскрывать.

Благодарности

Мы хотим поблагодарить всех участников за помощь и поддержку в заполнении опроса и отправке изображений их глаз. Грант Центра ERC обеспечил финансирование IRB.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
AOS SOFTWAREAdvanced Ophthalmic SystemsSPARCAдля доступа к лимбальному покраснению
Microsoft excelMicrosoftдля сбора и анализа данных
Программное обеспечение

Ссылки

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

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Теги

Балл OSDIпрограммное обеспечение AOSградация гиперемии бульбусаанализ гиперемии лимбалинейный регрессионный анализздоровье глаз при COVID-19использование цифровых устройств
Сравнение объективной оценки гиперемии конъюнктивы и индекса заболеваний глазной поверхности при синдроме сухого глаза во время COVID-19
Связаться с нами
Порекомендовать библиотеке

Конфиденциальность

Условия использования

Политики

© 2026 MyJoVE Corporation. Все права защищены.