COVID-19 Sırasında Kuru Göz Sendromunda Objektif Konjonktival Hiperemi Derecelendirmesi ile Oküler Yüzey Hastalığı İndeks Skorunun Karşılaştırılması
May 25th, 2022
Bu protokol, COVID-19 sırasında kuru göz sendromu (DES) prevalansını değerlendirmek için 20 ila 45 yaşları arasındaki 40 sağlıklı denek üzerinde yapılan kesitsel araştırmayı açıklamaktadır. OSDI araştırması DES'i değerlendirdi ve limbal kızarıklığı değerlendirmek için gelişmiş oftalmik sistemler (AOS) yazılımı kullanıldı.
Şu anda, OSDI anketi kuru göz sendromunu değerlendirmek için yaygın olarak kullanılsa da, AOS yazılımı kızarıklık derecelendirme sistemini kullanarak kuru göz sendromunu objektif olarak belirlemek için kullanılacaktır. AOS yazılımını kullanmanın temel avantajı, kuru göz sendromunu objektif olarak değerlendirmektir. Kuru göz sendromu veya DES prevalansını araştırmak için, Oküler Yüzey Hastalığı İndeksini veya OSDI anketini bilgilendirilmiş onamla katılımcılara e-postayla gönderin.
Ankete verilen cevaba dayanarak, katılımcıları puanlayın. OSDI skoruna bağlı olarak, hastaları düşük, orta ve yüksek kategorilere ayırın. Gelişmiş Oftalmik Sistemler veya AOS yazılımı tarafından yapılan DES değerlendirmesi için, önce konunun gözlerinin fotoğrafını, her seferinde bir gözün fotoğrafını çekin ve konu kimlik numarasını atayın ve konuyu kaydedin ID.To bir konu ekleyin, Ekle sekmesine tıklayın.
Ardından, Başlık sekmesini doldurun. Ardından, ad, soyad, doğum tarihi ve e-posta adresini girin ve e-posta adresini onaylayın. Ardından, Ulusal Sağlık Hizmeti Kimliğini ve tıbbi kayıt numarasını doldurun.
Ardından, Not sekmesini doldurun ve Kaydet'e tıklayın. Şimdi, konu kimliğini seçin.Ardından, Resim Ekle / Görüntüle'ye tıklayın. Ardından artı Ekle'ye tıklayın.
Resmi uzuv kızarıklığı değerlendirmesi için AOS'ye yüklemek üzere önce Yeni Sınav sekmesine, ardından Image Plus sekmesine tıklayın ve sağ göz görüntüsünü ekleyin. Seçili Medya sekmesine tıklayın. Bundan sonra, Bulbar simgesine tıklayın, ardından Alan sekmesi ve Analiz bulbar kızarıklık derecelendirme ölçeği, sıfırdan dörde kadar.
Görüntü analizi için, önce göz bebeği sınırına yakın uzuv alanından başlayan resme tıklayın ve limbal alanı örtmek için bir desen izleyin. Ardından, Analizi kaydet'e tıklayın. Ardından, kızarıklık haritasına tıklayın.
Ve Analizi kaydedin. Son olarak, Rapor Oluştur'a tıklayın. PDF oluşturmak için her iki görüntüye de tıklayın ve benzer şekilde sol göz görüntüsünü ekleyin.
AOS yazılımını kullanarak limbal kızarıklığı derecelendirmek için, konjonktivanın limbal bölgelerindeki bulbar kızarıklık fonksiyonunu kullanarak, 0,1 birimde sıfırdan dörde kadar otomatik sürekli derecelendirme kullanarak, doğrulanmış bir objektif derecelendirme yazılımı ile bulbar konjonktival kızarıklık görüntülerini analiz edin. Veri analizi için önce konu kimliğini, yaşı, cinsiyeti, ırkı, OSDI puanını ve limbal kızarıklığı özetleyen bir Microsoft Excel tablosu oluşturun. Ardından, Excel'i kullanarak yaşı, OSDI puanını ve limbal kızarıklık puanını, ortalamaları ve standart sapmaları ile birlikte hesaplayın.
Düşük DES prevalansının yüzdesini hesaplamak için, düşük DES'li deneklerin sayısını toplam denek sayısına bölün ve 100 ile çarpın. Benzer şekilde, orta ve şiddetli DES prevalansının yüzdesini hesaplayın. OSDI ve AOS kızarıklık puanları arasındaki ilişkiyi belirlemek için, Excel'de iki değerin ortalaması ve iki araç arasındaki farkla doğrusal bir regresyon analizi gerçekleştirin.
Ayrıca P değerini de belirleyin. Bu çalışmada, OSDI anketinden elde edilen puanlar, ankete katılanları karakterize etmek için kullanılmıştır. Anket, düşük DES, orta DES ve şiddetli DES prevalansı oranlarının sırasıyla %15, 77.5 ve %7.5 olduğunu göstermiştir.
AOS yazılımı, katılımcıların gözlerinin kızarıklık derecesine göre derecelendirilmesi için kullanıldı. AOS objektif derecelendirme sistemi, hafif DES, orta DES ve şiddetli DES prevalansının sırasıyla %27.5, 12.5 ve %10 olduğunu göstermiştir. Doğrusal regresyon analizi, iki derecelendirme sisteminin birbiriyle güçlü bir ilişkisi olduğunu göstermiştir.
Nesneler tarafından çekilen görüntülerin net ve odaklanmış olduğundan emin olun. Aksi takdirde, AOS yazılımı size doğru veriler vermeyecektir. Kuru göz sendromunu belirlemek için AOS ağırlık yazılımını kullandıktan sonra, sonuçları kuru göz sendromunu değerlendirmek için altın standart olarak kabul edilen OSDI anketiyle karşılaştırabiliriz.
AOS yazılımı, hastalarda kuru göz sendromunu objektif olarak değerlendirebilir.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
Genel Bakış
Bu protokol, COVID-19 sırasında 20 ila 45 yaşları arasındaki 40 sağlıklı denek arasında kuru göz sendromu (KGS) yaygınlığını değerlendiren bir çalışmayı ana hatlarıyla belirtir. Çalışma, değerlendirme için OSDI anketi ve AOS yazılımını kullanır.
Çalışmanın Temel Bileşenleri
Bilim Alanı
- Oftalmoloji
- Halk Sağlığı
- COVID-19 Etki Çalışmaları
Arka Plan
- Kuru göz sendromu (KGS), oküler sağlığı etkileyen yaygın bir durumdur.
- OSDI anketi, KGS'yi değerlendirmek için standart bir araçtır.
- Advanced Ophthalmic Systems (AOS) yazılımı objektif değerlendirme sağlar.
- COVID-19, KGS yaygınlığını etkileyebilir.
Çalışmanın Amacı
- Pandemi sırasında sağlıklı bireyler arasında KGS yaygınlığını belirlemek.
- OSDI anketinden elde edilen öznel değerlendirmeleri AOS'ten elde edilen objektif ölçümlerle karşılaştırmak.
- COVID-19 bağlamında KGS hakkındaki anlayışı artırmak.
Kullanılan Yöntemler
- Katılımcılar, bilgilendirilmiş onay ile OSDI anketini tamamladı.
- Cevaplar, katılımcıları KGS şiddeti kategorilerine sınıflandırmak için puanlandı.
- AOS yazılımı, limbal kızarıklık değerlendirmesini objektif olarak yapmak için kullanıldı.
- Katılımcıların gözlerinin fotoğrafları analiz için çekildi.
Ana Sonuçlar
- Çalışma, katılımcılar arasında değişen düzeylerde KGS şiddeti tespit etti.
- Objektif değerlendirmeler, öznel OSDI skorları ile korele edildi.
- Bulgular, COVID-19 sırasında KGS yaygınlığında potansiyel bir artış olduğunu düşündürmektedir.
- AOS yazılımı, objektif değerlendirme için etkili olduğunu kanıtladı.
Sonuçlar
- KGS, pandemi sırasında sağlıklı bireyler arasında yaygındır.
- Öznel ve objektif değerlendirmelerin birleştirilmesi teşhis doğruluğunu artırır.
- COVID-19'un oküler sağlık üzerindeki uzun vadeli etkilerini araştırmak için daha fazla araştırmaya ihtiyaç vardır.
Sıkça Sorulan Sorular
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.
