Summary
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).
Abstract
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.
Introduction
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.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
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
- 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. - Попросите подходящих субъектов заполнить опрос онлайн (таблица 1).
2. Определение лимбального покраснения с помощью программного обеспечения AOS
- Сфотографируйте глаза, по одному глазу за раз.
ПРИМЕЧАНИЕ: Картина должна быть ясной для анализа. - Присвойте субъекту идентификационный номер. Сохраните идентификатор субъекта.
- Чтобы добавить тему, перейдите на вкладку Добавить .
ПРИМЕЧАНИЕ: Система автоматически генерирует идентификатор пациента. - Заполните вкладку Заголовок . Заполните имя и фамилию.
- Заполните дату рождения.
- Введите адрес электронной почты и подтвердите его.
- Заполните удостоверение личности Национальной службы здравоохранения (NHS ID) и номер медицинской карты (MRN).
- Заполните вкладку Примечание . Затем нажмите кнопку Сохранить.
- Теперь выберите идентификатор темы. Затем добавьте/просмотрите изображения. Затем нажмите + Добавить.
- Загрузите изображения в программное обеспечение AOS (см. Таблицу материалов) для оценки лимбального покраснения. Загрузите сначала правый глаз, затем левый.
- Перейдите на вкладку Новый экзамен . Затем нажмите на вкладку Изображение + .
- Добавьте правый глаз, а затем перейдите на вкладку Выбранные медиафайлы .
- Нажмите на значок Бульбара . Затем перейдите на вкладку Область . Нажмите на Анализ бульбарной шкалы оценки покраснения 0-4.
- 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. - Нажмите на карту красноты и сохраните анализ.
- 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. - Повторите шаги 2.9-2.22; затем добавьте изображение левого глаза.
- 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
- Собирайте данные и анализируйте их с помощью Microsoft Excel.
- Суммируйте идентификатор субъекта, возраст, пол, расу, оценку OSDI и покраснение лимб в одной таблице.
- Рассчитайте возраст, показатель OSDI и показатель покраснения лимб с помощью программного обеспечения Excel.
- Определите среднее ± стандартное отклонение возраста, показатель OSDI и показатель покраснения лимб.
- Рассчитайте показатель распространенности в процентах.
- Разделите количество испытуемых на общее количество субъектов (40), а затем умножьте на 100.
- Разделите число субъектов с низким DES (LDES) на общее количество субъектов (40), а затем умножьте на 100.
- Разделите число испытуемых с умеренным DES (MODDES) на общее число субъектов (40), а затем умножьте на 100.
- Разделите число испытуемых с тяжелой ДЭС (SDES) на общее число испытуемых (40), а затем умножьте на 100.
- 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.
- Разделите количество испытуемых на общее количество субъектов (40), а затем умножьте на 100.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
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 показатели распространенности 15%, 77,5% и 7,5% соответственно (рисунок 4). Мягкий DES поражает 77,5% субъектов, причем мужчины составляют 64,50%, а женщины - 35,50%. Средний балл покраснения AOS составил 0,47 ± 0,23, 1,50 ± 0,28, 2,60 ± 0,40, 3,65 ± 0,28 для 0, 1 класса, 2 класса и класса 3 (рисунок 5). Согласно системе объективной классификации AOS, умеренный DES, умеренный DES и тяжелый DES имели показатели распространенности 27,5%, 12,5% и 10% соответственно (рисунок 6). Линейная регрессия была использована для сравнения двух систем классификации, и она продемонстрировала сильную связь между ними, при этом P < 0,001 статистически значимым (рисунок 7).
Рисунок 1: Пример исследуемого типа шкалы покраснения бульбара. (А) Иллюстрирует шкалу покраснения. (B) Иллюстрирует процентную долю судов. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
Рисунок 2: Круговая диаграмма, показывающая этническую принадлежность 40 здоровых субъектов. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
Рисунок 3: Среднее значение оценки OSDI для низких, умеренных и высоких DES. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
Рисунок 4: Круговая диаграмма, показывающая процент баллов OSDI участников. Оценка отражает синдром низкого сухого глаза (LDES), умеренный синдром сухого глаза (MODDES) и тяжелый синдром сухого глаза (SDES). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
Рисунок 5: Среднее значение шкалы оценки покраснения AOS. Нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
Рисунок 6: Оценка покраснения программного обеспечения AOS. Оценка показывает процент участников со здоровым баллом (H), легким синдромом сухого глаза (MDES), умеренным синдромом сухого глаза (MODDES) и тяжелым синдромом сухого глаза (SDES). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
Рисунок 7: Точечная диаграмма и линейная регрессия, сравнивающая оценку OSDI с оценкой оценки красноты программного обеспечения AOS. P < 0,001. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
Таблица 1: Опросник индекса заболеваний глазной поверхности (OSDI), используемый в исследовании. Низкий балл OSDI (0-20 баллов); Умеренный балл OSDI (21-45 баллов); Высокий балл OSDI (46-100 баллов). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту таблицу.
Таблица 2: Демография участников и оценка. Одному испытуемому было 18 лет. Белые (W), афроамериканцы (AA), азиаты (A), латиноамериканцы (H). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту таблицу.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
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 из методов устранения неполадок является проверка изображений на четкость. Одним из программных ограничений является то, что если изображение размыто, показания не будут точными, и этот предмет не может быть использован в этом случае.
Текущее исследование определяет связь между оценкой OSDI и покраснением лимб AOS. Важность использования лимбального покраснения AOS заключается в том, что оно добавляет больше информации к оценке OSDI, такой как шкала лимбального покраснения по отношению к оценке OSDI.
По нашему опыту, использование обеих оценок, опроса OSDI и программного обеспечения AOS имеет решающее значение для успешного уровня распространенности DES. Обследование лимбального покраснения AOS определяет покраснение лимб AOS, а обследование OSDI определяет степень DES, которая может быть низкой, умеренной или тяжелой. В настоящем исследовании использовались шкала покраснения 0-1 для 0 класса, шкала покраснения 1-2 для 1 класса, шкала покраснения 2-3 для 2 класса и шкала покраснения 3-4 для 3 класса. Степень 0 указывает на здоровые глаза без покраснения, в то время как степень 3 указывает на сильное покраснение с тяжелой ДЭС. Было показано, что использование цифровых экранов уменьшает TBUT, окрашивание глазной поверхности и признаки дисфункции мейбомиевой железы, все из которых способствуют DES13.
Таким образом, показатель распространенности среди 40 здоровых субъектов в возрасте от 20 до 45 лет является высоким. Для оценки распространенности DES во время COVID-19 для оценки DES было использовано исследование OSDI, а для оценки покраснения лимб использовалось программное обеспечение AOS. Кроме того, связь между OSDI и AOS является линейной. Наконец, программное обеспечение AOS может быть использовано для определения DES и добавления дополнительной информации к оценке OSDI и TBUT. Однако, чтобы определить уровень распространенности DES в большой когорте, необходимо провести будущие исследования, включая оценку OSDI, оценку TBUT и программное обеспечение AOS. Кроме того, по-прежнему необходимо дополнительно проверить надежность и применимость программного обеспечения AOS в отношении оценки OSDI и оценки TBUT, прежде чем использовать обе модели в повседневной клинической практике.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Автору нечего раскрывать.
Acknowledgments
Мы хотим поблагодарить всех участников за помощь и поддержку в заполнении опроса и отправке изображений их глаз. Грант Центра ERC обеспечил финансирование IRB.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| AOS SOFTWARE | Advanced Ophthalmic Systems | SPARCA | software to access limbal redness |
| Microsoft excel | Microsoft | for data collection and analysis |
References
- Meduri, A., et al. Ocular surface manifestation of COVID-19 and tear film analysis. Scientific Reports. 10 (1), 20178 (2020).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Huntjens, B., Basi, M., Nagra, M. Evaluating a new objective grading software for conjunctival hyperaemia. Contact Lens & Anterior Eye. 43 (2), 137-143 (2020).
- 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).
- 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).
