JoVE Logo
Authors
Contact Us

Sign In

A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.

In This Article

  • Summary
  • Abstract
  • Introduction
  • Protocol
  • תוצאות
  • Discussion
  • Disclosures
  • Acknowledgements
  • Materials
  • References
  • Reprints and Permissions

Summary

כאן, טומוגרפיה קוהרנטית אופטית ממקור נסחף (SS-OCT) משמשת להשוואת עובי הרשתית והכורואיד במבוגרים עם ובלי תת תזונה, ותורמת להבנה טובה יותר של הפתוגנזה של מחלות עיניים אצל אנשים הסובלים מתת תזונה.

Abstract

למרות שיפורים בהפחתת הרעב בשנים האחרונות, תת-תזונה נותרה בעיה עולמית של בריאות הציבור. מחקר זה משתמש בטכניקת טומוגרפיה קוהרנטית אופטית (SS-OCT) כדי להעריך שינויים בעובי הרשתית והכורואיד בנבדקים בתת-משקל. בדיקות עיניים נערכו על כל המבוגרים שהשתתפו במחקר חתך זה. בהתאם למדד מסת הגוף שלהם (BMI), המשתתפים חולקו לשתי קבוצות: קבוצת תת המשקל והקבוצה הנורמלית. המחקר כלל את העיניים הימניות של מבוגרים בתת-משקל ומספר שווה של נבדקים במשקל תקין תואם גיל ומין. עובי הרשתית לא הראה הבדל משמעותי בין קבוצת תת המשקל לקבוצה הנורמלית (P > 0.05 לכולם). אצל גברים, הרשתית של הטבעת המרכזית והפנימית בקבוצת תת המשקל הייתה דקה משמעותית מזו של הקבוצה הרגילה, בעוד שלא נמצאו תוצאות כאלה אצל נשים. הכורואיד בקבוצת תת המשקל היה דק משמעותית בהשוואה לזה בקבוצה הרגילה (כל ה-P < 0.05). תת משקל עלול להשפיע על עובי הכורואיד אצל זכרים ונקבות כאחד. בהשוואה לנשים בתת-משקל, גברים בתת-משקל עלולים לחוות נזק רב יותר לרשתית. ממצאים אלה תורמים להבנה טובה יותר של הפתוגנזה העומדת בבסיס מחלות עיניים ספציפיות אצל אנשים הסובלים מתת-תזונה.

Introduction

למרות המאמצים המוצלחים של ארגון הבריאות להילחם ברעב בשנים האחרונות, תת-תזונה נותרה דאגה עולמית משמעותית לבריאות הציבור. ברחבי העולם, ההערכה הייתה כי 9.8% מהאוכלוסייה סבלו מתת-תזונה בשנת 20221. שכיחות תת-תזונה משתנה בין אזורים, עם שכיחות גבוהה יותר בקרב אנשים ממעמד סוציו-אקונומי נמוך יותר 2,3,4. בנוסף, אנשים מסוימים, במיוחד צעירים, יורדים במשקל יתר על המידה במרדף אחר צורת גוף מושלמת. תת תזונה, על צורותיה השונות, משפיעה על כל מדינה בעולם5.

תת משקל קשור לתוצאות קליניות שליליות, כולל זיהומים, תפקוד לקוי של מערכת החיסון, ריפוי פצעים מאוחר ופיגור בגדילה והתפתחות 6,7,8,9. מצב של תת תזונה הוא אחד מגורמי הסיכון המובילים למוות בטרם עת ולאובדן שנות חיים מותאמות לנכות 10,11,12. מחקרים הראו כי מדד מסת הגוף הנמוך ביותר (BMI) קשור ליכולת המשקפת הירודה ביותר13. יתר על כן, מחקרים הראו כי תת-תזונה קשורה לבעיות עיניים שונות, כגון ניוון מקולרי, ירידה בהסתגלות לחושך, ניוון אופטי, קרטיטיס, עין יבשה ורטינובלסטומה 14,15,16,17,18.

הרשתית, על שכבותיה וסוגי התאים המרובים שלה, היא רקמה מורכבת, בעוד שהכורואיד הוא מבנה בעל כלי דם גבוהים המספק חומרים מזינים לשכבה החיצונית של הרשתית ומסיר פסולת מטבולית19. הרשתית והכורואיד, כמבנים קריטיים של גלגל העין, יכולים להיות מושפעים מפתולוגיות מערכתיות או מצבים פיזיולוגיים20,21. נמצא כי הם ממלאים תפקיד משמעותי בפתוגנזה של מחלות עיניים ספציפיות, כולל ניוון מקולרי, וסקולופתיה כורואידלית פוליפואידית, אובאיטיס, גלאוקומה וניוון כוריורטינלי הקשור לקוצר ראייה 22,23,24,25,26. לכן, תפקוד העין תלוי ברשתית ובכורואידים תקינים מבחינה אנטומית ותפקודית.

בעוד שלתת-תזונה יש השפעות שונות על העין, יש מידע מוגבל זמין על הקשרים בין תת-תזונה לעובי הרשתית או הכורואיד במינים שונים. מחקר זה נועד להעריך שינויים פוטנציאליים בעובי הרשתית או הכורואידלי במבוגרים הסובלים מתת-תזונה באמצעות טכניקת טומוגרפיה קוהרנטית אופטית (SS-OCT), המייצגת התקדמות משמעותית בהדמיית רשתית וכורואיד27. טכנולוגיה זו יעילה במיוחד בזיהוי מדויק של הממשק הכורואידלי הסקלרלי (CSI) בעיניים עם כורואידים עבים יותר, הודות ליכולות החדירה הגבוהות שלה דרך אפיתל הפיגמנט ברשתית (RPE).

במחקר זה, המשתתפים סווגו לשתי קבוצות על סמך ה-BMI שלהם: קבוצת תת המשקל (BMI < 18.50 ק"ג/מ"ר) והקבוצה הנורמלית (18.50 ≤-BMI <-25.00 ק"ג/מ"ר). המחקר כלל 996 עיניים ימניות של 996 מבוגרים בתת-משקל ומספר זהה של נבדקים במשקל תקין בהתאמה לגיל ולמגדר. ה-BMI הממוצע היה 17.48 ±-0.75 ק"ג/מ"ר בקבוצת תת-המשקל ו-21.30 ±-1.75 ק"ג/מ"ר בקבוצה הנורמלית.

Protocol

מחקר זה נערך בבית החולים Huashan של אוניברסיטת פודאן מינואר 2020 עד אוקטובר 2020. המחקר אושר על ידי מועצת הביקורת המוסדית של בית החולים Huashan (No. KY2016-274), וכל המבוגרים המשתתפים סיפקו הסכמה מדעת בכתב.

1. בחירת המשתתפים

  1. רשום את המאפיינים הדמוגרפיים של כל המשתתפים, כגון גיל, מין והיסטוריה של מחלות מערכתיות. שקול את הקריטריונים הבאים כקריטריוני אי הכללה: (1) גיל < 18 שנים או > 70 שנים ו-(2) היסטוריה של מחלות מערכתיות הקשורות לעובי הרשתית או הכורואיד, כולל סוכרת, יתר לחץ דם ומחלת בלוטת התריס.
    הערה: האוכלוסייה המבוגרת, במיוחד אלה מעל גיל 70, חוו לעתים קרובות קטרקט חמור שעלול להשפיע על איכות תמונות ה-OCT.
  2. תן לכל המשתתפים הבוגרים המעורבים במחקר לעבור בדיקות עיניים. קחו בחשבון את הקריטריונים הבאים כקריטריונים לאי-הכללה: (1) לחץ תוך עיני (IOP) >21 מ"מ כספית; (2) חדות הראייה המתוקנת ביותר (BCVA) גרועה מ-0.1 LogMAR; (3) שווה ערך כדורי ליותר מ-± 6 דיופטרים; (4) היסטוריה של מחלות עיניים, כולל מחלת רשתית, מחלת כורואיד וגלאוקומה; ו-(5) כל ניתוח עיניים קודם.

2. חישוב מדד מסת הגוף

  1. מדוד את הגובה והמשקל של המשתתפים באמצעות מכשיר מדידת גובה-משקל (ראה טבלת חומרים).
  2. חשב את ה- BMI באמצעות הנוסחה: משקל / (גובה x גובה) (ק"ג / מ'2).
  3. סווג את הנבדקים לשתי קבוצות על סמך הסיווג הבינלאומי של ארגון הבריאות העולמי28: קבוצת תת המשקל (BMI <18.50 ק"ג/מ"ר) והקבוצה הנורמלית (18.50 ≤ BMI < 25.00 ק"ג/מ"ר).

3. סריקת טומוגרפיה קוהרנטית אופטית במקור נסחף

  1. הפעל את מתג ההפעלה במכשיר SS-OCT (ראה טבלת חומרים) באורך גל של 1050 ננומטר.
    הערה: מערכת SS-OCT זו, המסוגלת לבצע 1,00,000 סריקות לשנייה, עברה לאחרונה שיפורים משמעותיים, המשפרים את ההדמיה של הרשתית והכורואיד.
  2. לחץ על כפתור Radial Dia.6.0mm Macula Overlap 4 כדי לגשת לממשק הסריקה.
  3. צלם תמונות באיכות גבוהה עבור כל עין של המשתתפים במהלך תהליך הסריקה.
    הערה: סריקות ה-OCT בוצעו על ידי רופאי עיניים מנוסים בין השעות 8 ל-10 בבוקר מדי יום כדי למזער את השינויים היומיים29.
  4. צור מפת עובי בהתאם לרשת המחקר הסטנדרטית לטיפול מוקדם ברטינופתיה סוכרתית (ETDRS).
  5. הגדר עובי רשתית (איור 1A,B) ועובי כורואידלי (איור 2A,B) כפי שתואר קודם לכן27,30.
    הערה: כדי להבטיח מדידות מדויקות, היה הכרחי לסקור ידנית את הקווים המפולחים בסריקות OCT27,30.
  6. אל תכלול תמונות OCT גרועות הנובעות מאטימות מדיה או קיבוע לא יציב.

4. ניתוח סטטיסטי

  1. הפעל את תוכנת SPSS (ראה טבלת חומרים). הניתוח בחן אך ורק את העין הימנית של המשתתפים31.
    הערה: הצג נתונים רציפים כממוצע ± סטיית תקן (SD) ונתונים קטגוריים כתדירות (אחוזים).
  2. בצע השוואה קבוצתית באמצעות מבחן t למשתנים רציפים ומבחן חי בריבוע למשתנים קטגוריים. לבצע ניתוחי מתאם תוך שימוש במתאם של פירסון.
    הערה: נעשה שימוש ברמת מובהקות של P < 0.05 (דו-זנבי) לקביעת מובהקות סטטיסטית.

תוצאות

בסך הכל 996 עיניים ימניות מ-996 מבוגרים עם תת משקל נבדקו במחקר זה, עם נבדקים במשקל תקין תואם גיל ומין ביחס של 1:1. המאפיינים הדמוגרפיים של שתי הקבוצות מסוכמים בטבלה 1. לקבוצת תת המשקל היה BMI ממוצע של 17.48 ±-0.75 ק"ג/מ"ר (טווח: 14.60-18.40 ק"ג/מ"ר), בעוד שלקבוצת המשקל התקי...

Discussion

במחקר זה, SS-OCT שימש להשוואת עובי הרשתית והכורואיד במבוגרים עם ובלי תת תזונה. תוצאות המחקר הראו כי בקרב גברים, לאנשים בקבוצת תת המשקל הייתה רשתית דקה יותר באופן משמעותי באזורי הטבעת המרכזית והפנימית בהשוואה לאלו בקבוצה הרגילה. עם זאת, לא נצפו הבדלים כאלה בקרב נשים. בנוסף, ה?...

Disclosures

לאף אחד מהמחברים אין אינטרס כלכלי או קנייני בחומר או בשיטה שהוזכרו.

Acknowledgements

מחקר זה מומן על ידי מענקים מהקרן הלאומית למדעי הטבע של סין (מס' 81900879) וועדת המדע והטכנולוגיה של עיריית שנחאי (מס' 20Y11910800).

Materials

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

References

  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).

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Explore More Articles

BMI

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Privacy

Terms of Use

Policies

Contact Us

Recommend to library

JoVE NEWSLETTERS

Research

Education

Authors

Librarians

ABOUT JoVE

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved