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In diesem Artikel

  • Zusammenfassung
  • Zusammenfassung
  • Einleitung
  • Protokoll
  • Ergebnisse
  • Diskussion
  • Offenlegungen
  • Danksagungen
  • Materialien
  • Referenzen
  • Nachdrucke und Genehmigungen

Zusammenfassung

Das vorliegende Protokoll beschreibt die Querschnittsforschung, die an 40 gesunden Probanden im Alter zwischen 20 und 45 Jahren durchgeführt wurde, um die Prävalenz des Syndroms des trockenen Auges (DES) während COVID-19 zu beurteilen. Die OSDI-Umfrage bewertete DES, und die Software Advanced Ophthalmic Systems (AOS) wurde verwendet, um limbale Rötungen zu beurteilen.

Zusammenfassung

Die Inzidenz des Syndroms des trockenen Auges (DES) hat aufgrund des Tragens von Masken, der Verwendung digitaler Geräte und der Fernarbeit während der Pandemie zugenommen. Während der COVID-19-Pandemie wurde eine Umfrage durchgeführt, um die Prävalenz des Syndroms des trockenen Auges zu bestimmen. Eine Querschnittsstudie untersuchte, wie weit verbreitet DES während COVID-19 bei gesunden Patienten im Alter von 20 bis 45 Jahren in den Vereinigten Staaten ist. Ein OSDI-Fragebogen (Ocular Surface Disease Index) wurde vom 31. Oktober 2021 bis zum 1. Dezember 2021 an 40 Personen aus der Ferne verteilt. Die AOS- und die OSDI-Umfrage wurden verwendet, um DES zu bewerten. Die Probanden waren im Durchschnitt 29 Jahre alt (SD 14,14), mit 23 Männern (57,5%) und 17 Frauen (42,5%). Laut der OSDI-Umfrage hatten niedrige DES, moderate DES und schwere DES Prävalenzraten von 15%, 77,5% bzw. 7,5%. Weiße (W) Menschen machen 50% der Bevölkerung aus, während Afroamerikaner (AA) 35%, Asiaten 7,5% und Hispanics 7,5% ausmachen. Milde DES betraf 77,5% der Probanden, mit 64,50% Männern und 35,50% Frauen. Nach dem objektiven AOS-Bewertungssystem wiesen milde (M) DES, moderate (MO) DES und schwere (S) DES Prävalenzraten von 40%, 12,5% bzw. 15% auf. Die lineare Regression wurde verwendet, um die beiden Notensysteme zu vergleichen, und sie zeigte eine starke Beziehung zwischen den beiden Notensystemen.

Einleitung

COVID-19, verursacht durch eine SARS-COV-2-Virusinfektion, wurde im Dezember 2019 in Wuhan, China, entdeckt. Meduri et al.1 berichteten von einer hohen Prävalenzrate leichter Augensymptome bei COVID-19-Patienten. In Italien wurden die augenchirurgischen Eingriffe aufgrund der Pandemiereduziert 2. Seit dem Ausbruch arbeiten viele von zu Hause aus und tragen vorsichtshalber Masken. Jedes dieser Elemente und die Verwendung digitaler Geräte und Online-Lernen 3 trugen zum Syndrom des trockenen Auges (DES) bzw. zur Augenbelastung 3,4 bei. Darüber hinaus gibt es Hinweise darauf, dass das Tragen von Masken DES verursachen kann. Das Tragen der Maske kann zu Tränenverdunstung und Bindehautbeschwerden führen5. Giannaccare et al. berichteten, dass 10,3% der Personen während der Pandemie steigende Symptome von Augenbeschwerden hatten, und der mittlere Wert des OSDI betrug 21 Jahre mit einem Durchschnittsalter von 28,5 Jahren6 Jahren.

Eine Querschnittsstudie in Japan berichtete, dass der Prozentsatz der japanischen Frauen, die ein kombiniertes Ergebnis einer bestimmten oder wahrscheinlichen Erkrankung des trockenen Auges hatten, 76,5% betrug, höher als der Prozentsatz der männlichen Büroangestellten, die Visual Display Terminal7 verwendeten. Laut Inomata et al. wurde eine längere Bildschirmexposition von mehr als 8 h / Tag mit dem symptomatischen trockenen Auge in Verbindung gebracht, verglichen mit weniger als 4 h / Tag8. Der OSDI hat sich als valider und zuverlässiger Fragebogen zur Beurteilung des Schweregrads von DES 9,10 erwiesen. Die AOS-Software wurde verwendet, um Bindehauthyperämie zu bestimmen, und es hat sich als eine sehr gültige Softwareerwiesen 11.

Die vorliegende Studie untersuchte, wie häufig DES bei gesunden Menschen im Alter von 20-45 Jahren ist. Ein OSDI-Fragebogen (Ocular Surface Disease Index) wurde vom 31. Oktober 2021 bis zum 1. Dezember 2021 an 40 Personen aus der Ferne zur Durchführung des Tests ausgegeben. Die AOS- und OSDI-Umfragen wurden zur Bewertung von DES verwendet. Schließlich wurden die beiden Bewertungsmethoden verglichen: der OSDI-Score und die AOS-Software. Die Teilnehmer mussten zunächst einen Fragebogen zur Eignung ausfüllen, der die folgenden Einschlusskriterien enthielt: (1) Gesunde Personen; (2) Altersspanne von 20-45 Jahren; (3) Die Teilnehmer mussten sich in den Vereinigten Staaten befinden.

Protokoll

Die vorliegende Studie wurde im Anschluss an die Erklärung von Helsinki durchgeführt, und das Protokoll wurde vom Institutional Review Board bei Solutions (IRB, 2021/09/14) genehmigt. Die Studie folgte den Berichterstattungsrichtlinien der Helsinki-Erklärung. Alle Teilnehmer gaben eine informierte Einwilligung in den Fragebogen. Die Umfrage wurde vollständig online über das Internet durchgeführt. Wenn die Teilnehmer die Zulassungsvoraussetzungen erfüllten, wurden ihnen die Einwilligungsformulare, der Forschungsprojektflyer und der OSDI-Fragebogen per E-Mail zugesandt. Nach dem Absenden der Einwilligungsformulare und dem Ausfüllen des OSDI-Fragebogens wurde online eine Geschenkkreditkarte in Höhe von 10 USD ausgestellt, um die Umfrage auszufüllen.

1. OSDI-Erhebung zur DES-Auswertung

  1. Verwenden Sie die folgenden Kriterien: niedrige OSDI-Punktzahl (0-20 Punkte); moderater OSDI-Wert (21-45 Punkte); hohe OSDI-Punktzahl (46-100 Punkte).
    HINWEIS: Die Diagnosekriterien für DES nach OSDI-Score sind ≥13.
  2. Bitten Sie die berechtigten Probanden, die Umfrage online auszufüllen (Tabelle 1).

2. Bestimmung der limbalen Rötung mittels AOS-Software

  1. Machen Sie ein Foto von den Augen, ein Auge nach dem anderen.
    HINWEIS: Das Bild muss für die Analyse klar sein.
  2. Weisen Sie dem Betreff eine ID-Nummer zu. Speichern Sie die Betreff-ID.
  3. Um einen Betreff hinzuzufügen, klicken Sie auf die Registerkarte Hinzufügen .
    HINWEIS: Das System generiert automatisch die Patienten-ID.
  4. Füllen Sie die Registerkarte Titel aus. Geben Sie den Vor- und Nachnamen ein.
  5. Geben Sie das Geburtsdatum ein.
  6. Geben Sie die E-Mail-Adresse ein, und bestätigen Sie dann die E-Mail-Adresse.
  7. Geben Sie die National Health Service ID (NHS ID) und die Medical Record Number (MRN) Nummer ein.
  8. Füllen Sie die Registerkarte Notiz aus. Klicken Sie dann auf Speichern.
  9. Wählen Sie nun die Betreff-ID aus. Fügen Sie dann Bilder hinzu / zeigen Sie sie an. Klicken Sie dann auf + Hinzufügen.
  10. Laden Sie die Bilder in die AOS-Software hoch (siehe Tabelle der Materialien), um die limbale Rötung zu bewerten. Laden Sie zuerst das rechte Auge, dann das linke Auge hoch.
  11. Klicken Sie auf die Registerkarte Neue Prüfung . Klicken Sie dann auf die Registerkarte Bild + .
  12. Fügen Sie das rechte Auge hinzu, und klicken Sie dann auf die Registerkarte Ausgewählte Medien .
  13. Klicken Sie auf das Bulbar-Symbol . Klicken Sie dann auf die Registerkarte Bereich . Klicken Sie auf Analyse der Bulbar-Rötungsgradierungsskala 0-4.
  14. Klicken Sie auf das Bild, um im limbalen Bereich nahe dem Pupillenrand zu beginnen und einem Muster zu folgen, um den limbalen Bereich abzudecken (Abbildung 1). Klicken Sie dann auf Analyse speichern.
    HINWEIS: Der Rötungsgrad und der Prozentsatz der Gefäße werden gespeichert.
  15. Klicken Sie auf die Rötungskarte und speichern Sie die Analyse.
  16. Klicken Sie auf Bericht generieren. Klicken Sie auf beide Bilder, um PDF zu generieren.
    HINWEIS: Der PDF-Bericht enthält den Vornamen, Nachnamen, das Geburtsdatum, die Patienten-ID, die NHS-Nummer und den Patienten, von dem der Patient untersucht wurde. Der PDF-Bericht enthält auch den Prüfungstermin und die Prüfungsart.
  17. Wiederholen Sie die Schritte 2.9 bis 2.22. Fügen Sie dann das Bild mit dem linken Auge hinzu.
  18. Bewerten Sie die limbale Rötung mit der AOS-Software. Analysieren Sie die Bilder auf bulbäre Bindehautrötung mit einer validierten Objektivbewertungssoftware unter Verwendung der Funktion "bulbäre Rötung" in den limbalen Bereichen der Bindehaut unter Verwendung einer automatischen kontinuierlichen Sortierung von 0-4 in 0,1 Einheit.
    HINWEIS: Grad 0 ist die minimale Rötung; Grad 4 ist eine starke Rötung (Abbildung 1). Die Klassen 0-1 sind mit Grad I codiert, die Klassen 1-2 mit Grad II, die Klassen 2-3 mit Grad III und die Klassen 3-4 mit Grad IV, um dem OSDI-Umfragebewertungssystem zu entsprechen.

3. Statistische Auswertung

  1. Sammeln Sie die Daten und analysieren Sie die Daten mit Microsoft Excel.
    1. Fassen Sie die Subjekt-ID, Alter, Geschlecht, Rasse, OSDI-Punktzahl und die limbale Rötung in einer Tabelle zusammen.
    2. Berechnen Sie das Alter, den OSDI-Score und den limbalen Rötungswert mit Excel-Software.
  2. Bestimmen Sie die mittlere ± Standardabweichung des Alters-, OSDI-Scores und limbalen Rötungsscores.
  3. Berechnen Sie die Prävalenzrate in Prozent.
    1. Teilen Sie die Anzahl der Probanden durch die Gesamtzahl der Probanden (40) und multiplizieren Sie sie dann mit 100.
      1. Teilen Sie die Anzahl der Probanden mit niedrigem DES (LDES) durch die Gesamtzahl der Probanden (40) und multiplizieren Sie sie dann mit 100.
      2. Teilen Sie die Anzahl der Probanden mit moderatem DES (MODDES) durch die Gesamtzahl der Probanden (40) und multiplizieren Sie sie dann mit 100.
      3. Teilen Sie die Anzahl der Probanden mit schwerem DES (SDES) durch die Gesamtzahl der Probanden (40) und multiplizieren Sie sie dann mit 100.
    2. Führen Sie die lineare Regressionsanalyse mit Excel-Software durch, um den Mittelwert der beiden Werte (x-Achse) und die Differenz zwischen den beiden Mittelwerten (y-Achse) zu bestimmen. Bestimmen Sie auch den p-Wert.
      HINWEIS: Die lineare Regressionsanalyse bestimmt die Beziehungen zwischen dem OSDI-Score und dem AOS-Redness-Score.

Ergebnisse

Die Probanden waren im Durchschnitt 29 Jahre alt (Mittelwert ± SD, 29 ± 14,14), mit 23 Männern (57,5%) und 17 Frauen (42,5%) (Tabelle 2). Weiße Menschen machen 50% der Bevölkerung aus, während Afroamerikaner 35%, Asiaten 7,5% und Hispanics 7,5% ausmachen (Abbildung 2). Das durchschnittliche Umfrageergebnis des OSDI betrug 6,17 ± 6,24, 37,94 ± 5,07, 46 ± 0 für niedrig, moderat und hoch (Abbildung 3). Laut der OSDI-Umfrage wiesen niedrig...

Diskussion

Mehrere frühere Studien haben DES mit dem Schirmer-Test, der Tear Break-up Time (TBUT) und dem OSDI-Score12 berichtet. Die vorliegende Studie verwendete die AOS-Software, um das DES anhand der limbalen Rötung zu bestimmen. Einer der wichtigsten kritischen Protokollschritte ist es, ein klares Bild der Augen zu haben; Wenn das Bild verschwommen ist, ist die Bestimmung der limbalen Rötung sehr schwierig, und höchstwahrscheinlich werden keine genauen Messwerte erhalten. Wenn alle Bilder gesammelt ...

Offenlegungen

Der Autor hat nichts preiszugeben.

Danksagungen

Wir möchten uns bei allen Teilnehmern für ihre Hilfe und Unterstützung beim Ausfüllen der Umfrage und beim Versenden der Bilder ihrer Augen bedanken. Mit dem ERC Center Grant wurde das IRB finanziell unterstützt.

Materialien

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

Referenzen

  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).

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