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摘要

在这里,扫描源光学相干断层扫描 (SS-OCT) 用于比较营养不良和不营养不良的成人的视网膜和脉络膜厚度,有助于更好地了解营养不良个体眼部疾病的发病机制。

摘要

尽管近年来在减少饥饿方面取得了进展,但营养不良仍然是一个全球性的公共卫生问题。本研究利用扫描源光学相干断层扫描 (SS-OCT) 技术来评估体重不足受试者视网膜和脉络膜厚度的变化。对参与这项横断面研究的所有成年人进行了眼科检查。根据他们的体重指数 (BMI),参与者被分为两组:体重不足组和正常组。该研究包括体重不足的成年人的右眼和相同数量的年龄和性别匹配的正常体重受试者。体重不足组和正常组之间的视网膜厚度无显著差异 (P > 0.05)。在男性中,体重不足组的中心和内环视网膜明显比正常组薄,而女性则没有发现这样的结果。与正常组相比,体重过轻组的脉络膜明显变薄 (均 P < 0.05)。体重过轻可能会影响男性和女性的脉络膜厚度。与体重不足的女性相比,体重不足的男性可能会遭受更多的视网膜损伤。这些发现有助于更好地了解营养不良个体特定眼部疾病的发病机制。

引言

尽管卫生组织近年来在抗击饥饿方面取得了成功,但营养不良仍然是一个重大的全球公共卫生问题。据估计,2022 年全球有 9.8% 的人口营养不良1。营养不良的发生率因地区而异,社会经济地位较低的个体的患病率较高 2,3,4。此外,有些人,尤其是年轻人,为了追求完美的体型而过度减肥。各种形式的营养不良影响着世界上每个国家5.

体重过轻与负面临床结果有关,包括感染、免疫功能障碍、伤口愈合延迟以及生长发育迟缓 6,7,8,9。营养不良状态是过早死亡和残疾调整生命年 10,11,12 损失的主要风险因素之一。研究表明,最低的体重指数 (BMI) 与最差的双眼能力有关13。此外,研究表明,营养不良与各种眼部问题有关,例如黄斑变性、暗适应能力下降、视神经萎缩、角膜炎、干眼症和视网膜母细胞瘤 14,15,16,17,18。

视网膜具有多层和细胞类型,是一个复杂的组织,而脉络膜是一个高度血管化的结构,为视网膜外层提供营养并清除代谢废物19。视网膜和脉络膜作为眼球的关键结构,会受到全身病变或生理条件的影响20,21。已发现它们在特定眼部疾病的发病机制中起重要作用,包括黄斑变性、息肉样脉络膜血管病变、葡萄膜炎、青光眼和近视相关的脉络膜视网膜萎缩 22,23,24,25,26。因此,眼功能取决于解剖学和功能正常的视网膜和脉络膜。

虽然营养不良对眼睛有各种影响,但关于营养不良与不同性别视网膜或脉络膜厚度之间关系的信息有限。本研究旨在使用扫描源光学相干断层扫描 (SS-OCT) 技术评估营养不良成人视网膜或脉络膜厚度的潜在变化,这代表了视网膜和脉络膜成像的重大进步27。该技术在准确识别脉络膜较厚的眼睛的脉络膜巩膜界面 (CSI) 方面特别有效,这要归功于其通过视网膜色素上皮 (RPE) 的高穿透能力。

在这项研究中,参与者根据他们的 BMI 分为两组:体重不足组 (BMI < 18.50 kg/m2) 和正常组 (18.50 ≤ BMI < 25.00 kg/m2)。该研究包括 996 名体重不足的成年人的 996 只右眼和相同数量的年龄和性别匹配的正常体重受试者。体重不足组的平均 BMI 为 17.48 ± 0.75 kg/m2 ,正常组为 21.30 ± 1.75 kg/m2

研究方案

本研究于 2020 年 1 月至 2020 年 10 月在复旦大学附属华山医院进行。该研究获得华山医院机构审查委员会(No.KY2016-274),并且所有参与的成年人都提供了书面知情同意书。

1. 参与者的选择

  1. 记录所有参与者的人口统计特征,例如年龄、性别和全身性疾病史。考虑将以下内容作为排除标准:(1) 年龄< 18 岁或 > 70 岁,以及 (2) 与视网膜或脉络膜厚度相关的全身性疾病史,包括糖尿病、高血压和甲状腺疾病。
    注意:老年人口,尤其是 70 岁以上的老年人口,经常经历严重的白内障,这可能会影响 OCT 图像质量。
  2. 让所有参与研究的成年参与者接受眼科检查。考虑以下作为排除标准: (1) 眼压 (IOP) >21 mmHg;(2) 最佳矫正视力 (BCVA) 差于 0.1 LogMAR;(3) 球面等效物大于 ± 6 屈光度;(4) 眼部疾病史,包括视网膜疾病、脉络膜疾病和青光眼;(5) 任何以前的眼部手术。

2. 体重指数计算

  1. 使用身高体重测量仪测量参与者的身高和体重(见 材料表)。
  2. 使用以下公式计算 BMI:体重 / (身高 x 身高) (kg/m2)。
  3. 根据世界卫生组织国际分类28 将受试者分为两组:体重不足组(BMI <18.50 kg/m2)和正常组(18.50 ≤ BMI < 25.00 kg/m2)。

3. 扫描源光学相干断层扫描

  1. 打开波长为 1050 nm 的 SS-OCT 器件(参见材料表)上的电源开关。
    注意:这个 SS-OCT 系统能够进行 1,00,000 次扫描/秒,最近进行了重大改进,增强了视网膜和脉络膜的可视化。
  2. 单击 径向直径 6.0 毫米黄斑重叠 4 按钮以访问扫描界面。
  3. 在扫描过程中为参与者的每只眼睛捕获高质量图像。
    注意:OCT 扫描由经验丰富的眼科医生在每天上午 8 点至 10 点之间进行,以尽量减少昼夜变化29
  4. 按照标准的早期治疗糖尿病视网膜病变研究 (ETDRS) 网格生成厚度图。
  5. 如前所述定义视网膜厚度(图 1A、B)和脉络膜厚度(图 2A、B27,30
    注意:为确保准确测量,必须手动查看 OCT 扫描27,30 中的分割线。
  6. 排除由于媒体不透明或固定不稳定而导致的不良 OCT 图像。

4. 统计分析

  1. 启动 SPSS 软件(请参阅 材料表)。该分析仅考虑了参与者的右眼31.
    注:将连续数据表示为均值±标准差 (SD),将分类数据表示为频率(百分比)。
  2. 对连续变量使用 t 检验 ,对分类变量使用卡方检验进行组比较。使用 Pearson 相关性进行相关性分析。
    注: P < 0.05(双尾)的显着性水平用于确定统计显着性。

结果

本研究共评估了 996 名体重不足成年人的 996 只右眼,其中 1:1 的年龄和性别匹配的正常体重受试者。 表 1 总结了两组的人口统计学特征。体重不足组的平均 BMI 为 17.48 ± 0.75 kg/m2 (范围:14.60-18.40 kg/m2),而正常体重组的平均 BMI 为 21.30 ± 1.75 kg/m2 (范围:18.50-24.90 kg/m2)。

表 2 显示了体重?...

讨论

在这项研究中,SS-OCT 用于比较有和没有营养不良的成年人的视网膜和脉络膜厚度。研究结果表明,在男性中,与正常组相比,体重不足组的个体在中央和内环区域的视网膜明显变薄。然而,在女性中没有观察到这种差异。此外,发现与男性和女性的正常组相比,体重不足组的脉络膜明显变薄。这些发现表明,体重过轻可能会对两性的脉络膜厚度产生影响,特别是对男性?...

披露声明

作者均未对上述任何材料或方法拥有财务或专有利益。

致谢

本研究由国家自然科学基金 (No. 81900879) 和上海市科学技术委员会 (No. 20Y11910800) 资助。

材料

NameCompanyCatalog NumberComments
Height and weight meterDKi, Beijing, ChinaHC01000209
Ophthalmoscope66 Vision-Tech, Suzhou, ChinaV259204
Slit-lamp microscopeTopcon, Tokyo, Japan6822
SPSS softwareIBM, Chicago, USA ECS000143
Swept-source optical coherence tomographyTopcon, Tokyo, Japan185261
Visual chartYuejin, Shanghai, ChinaH24104

参考文献

  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).

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