JoVE Logo

Войдите в систему

Для просмотра этого контента требуется подписка на Jove Войдите в систему или начните бесплатную пробную версию.

В этой статье

  • Резюме
  • Аннотация
  • Введение
  • протокол
  • Результаты
  • Обсуждение
  • Раскрытие информации
  • Благодарности
  • Материалы
  • Ссылки
  • Перепечатки и разрешения

Резюме

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.

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.

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 ?...

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...

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.

Материалы

NameCompanyCatalog NumberComments
AOS SOFTWAREAdvanced Ophthalmic SystemsSPARCAsoftware to access limbal redness
Microsoft excelMicrosoftfor data collection and analysis

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).

Перепечатки и разрешения

Запросить разрешение на использование текста или рисунков этого JoVE статьи

Запросить разрешение

Смотреть дополнительные статьи

183AOSOSDIDESCOVID 19

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Исследования

Образование

О JoVE

Авторские права © 2025 MyJoVE Corporation. Все права защищены