Comparación de la clasificación objetiva de la hiperemia conjuntival y la puntuación del índice de enfermedad de la superficie ocular en el síndrome del ojo seco durante COVID-19
Summary
El presente protocolo describe la investigación transversal realizada en 40 sujetos sanos entre las edades de 20 y 45 años para evaluar la prevalencia del síndrome del ojo seco (DES) durante COVID-19. La encuesta OSDI evaluó el DES, y se utilizó el software de sistemas oftálmicos avanzados (AOS) para evaluar el enrojecimiento limbal.
Abstract
La incidencia del síndrome del ojo seco (DES) ha aumentado debido al uso de máscaras, el uso de dispositivos digitales y el trabajo remoto durante la pandemia. Se realizó una encuesta durante la pandemia de COVID-19 para determinar la prevalencia del síndrome del ojo seco. Un estudio transversal investigó qué tan prevalente es el DES durante COVID-19 en pacientes sanos de 20 a 45 años en los Estados Unidos. Se entregó un cuestionario del Índice de Enfermedad de la Superficie Ocular (OSDI) a 40 personas de forma remota desde el 31 de octubre de 2021 hasta el 1 de diciembre de 2021. La AOS y la encuesta OSDI se utilizaron para evaluar el DES. Los sujetos tenían 29 años en promedio (DE 14,14), con 23 hombres (57,5%) y 17 mujeres (42,5%). Según la encuesta OSDI, el DES bajo, el DES moderado y el DES grave tuvieron tasas de prevalencia del 15%, 77,5% y 7,5%, respectivamente. Las personas blancas (W) representan el 50% de la población, mientras que los afroamericanos (AA) representan el 35%, los asiáticos representan el 7.5% y los hispanos representan el 7.5%. El DES leve afectó al 77,5% de los sujetos, con un 64,50% de hombres y un 35,50% de mujeres. De acuerdo con el sistema de clasificación objetiva de AOS, el DES LEVE (M), el DES moderado (MO) y el DES grave (S) tuvieron tasas de prevalencia del 40%, 12,5% y 15%, respectivamente. Se utilizó la regresión lineal para comparar los dos sistemas de clasificación, y demostró una fuerte relación entre los dos sistemas de clasificación.
Introduction
Covid-19, causada por una infección por el virus SARS-COV-2, se descubrió en Wuhan, China, en diciembre de 2019. Meduri et al.1 reportaron una alta tasa de prevalencia de síntomas oculares leves en pacientes con COVID-19. En Italia, los procedimientos quirúrgicos oculares se redujeron debido a la pandemia2. Desde el brote, muchos han estado trabajando desde casa y usando máscaras como medida de precaución. Cada uno de estos elementos y el uso de dispositivos digitales y el aprendizaje en línea3 contribuyeron al síndrome del ojo seco (DES) y a la fatiga ocular 3,4, respectivamente. Además, hay evidencia de que el uso de máscaras puede causar DES. El uso de la mascarilla puede causar evaporación de lágrimas y molestias conjuntivales5. Giannaccare et al. informaron que el 10,3% de los individuos presentaron síntomas de malestar ocular creciente durante la pandemia, y la puntuación media de la OSDI fue de 21 años, con una edad media de 28,5 años6.
Un estudio transversal en Japón informó que el porcentaje de mujeres japonesas que tenían un resultado combinado de enfermedad del ojo seco definida o probable fue del 76,5%, mayor que el porcentaje de hombres empleados de oficina que utilizaron Visual Display Terminal7. Según Inomata et al., la exposición prolongada a la pantalla de más de 8 h / día se ha relacionado con el ojo seco sintomático en comparación con menos de 4 h / día8. El OSDI ha demostrado ser un cuestionario válido y fiable para evaluar la gravedad de deS 9,10. El software AOS se ha utilizado para determinar la hiperemia conjuntival, y se ha demostrado que es un software muy válido11.
El presente estudio investigó qué tan común es el DES en personas sanas de 20 a 45 años. Se entregó un cuestionario del Índice de Enfermedad de la Superficie Ocular (OSDI) a 40 personas de forma remota desde el 31 de octubre de 2021 hasta el 1 de diciembre de 2021, para realizar la prueba. Las encuestas AOS y OSDI se utilizaron para evaluar deS. Finalmente, se compararon los dos métodos de calificación: la puntuación OSDI y el software AOS. Los participantes tuvieron que completar primero un cuestionario de elegibilidad, que incluía los siguientes criterios de inclusión: (1) Individuos sanos; (2) Rango de edad de 20-45 años; (3) Los participantes tenían que estar ubicados en los Estados Unidos.
Protocol
Representative Results
Discussion
Varios estudios previos han reportado DES utilizando la prueba de Schirmer, el tiempo de ruptura del desgarro (TBUT) y la puntuación OSDI12. El presente estudio utilizó el software AOS para determinar el DES utilizando el enrojecimiento limbal. Uno de los pasos críticos importantes del protocolo es tener una imagen clara de los ojos; si la imagen es borrosa, determinar el enrojecimiento limbal es muy difícil, y lo más probable es que no se obtengan lecturas precisas. Cuando se recopilan todas…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Queremos agradecer a todos los participantes su ayuda y apoyo para completar la encuesta y enviar las imágenes de sus ojos. La subvención del Centro ERC proporcionó fondos para el IRB.
Materials
| AOS SOFTWARE | Advanced Ophthalmic Systems | SPARCA | software to access limbal redness |
| Microsoft excel | Microsoft | for data collection and analysis |
References
- Meduri, A., et al. Ocular surface manifestation of COVID-19 and tear film analysis. Scientific Reports. 10 (1), 20178 (2020).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Huntjens, B., Basi, M., Nagra, M. Evaluating a new objective grading software for conjunctival hyperaemia. Contact Lens & Anterior Eye. 43 (2), 137-143 (2020).
- 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).
- 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).
