COVID-19 Sırasında Kuru Göz Sendromunda Objektif Konjonktival Hiperemi Derecelendirmesi ile Oküler Yüzey Hastalığı İndeks Skorunun Karşılaştırılması
Summary
Bu protokol, COVID-19 sırasında kuru göz sendromu (DES) prevalansını değerlendirmek için 20 ila 45 yaşları arasındaki 40 sağlıklı denek üzerinde yapılan kesitsel araştırmayı açıklamaktadır. OSDI araştırması DES’i değerlendirdi ve limbal kızarıklığı değerlendirmek için gelişmiş oftalmik sistemler (AOS) yazılımı kullanıldı.
Abstract
Kuru göz sendromu (DES) insidansı, maske takmak, dijital cihazları kullanmak ve pandemi sırasında uzaktan çalışmak nedeniyle artmıştır. COVID-19 pandemisi sırasında kuru göz sendromu prevalansını belirlemek için bir anket çalışması yapılmıştır. Kesitsel bir çalışma, Amerika Birleşik Devletleri’nde 20-45 yaş arası sağlıklı hastalarda COVID-19 sırasında DES’in ne kadar yaygın olduğunu araştırdı. 31 Ekim 2021’den 1 Aralık 2021’e kadar 40 kişiye uzaktan Oküler Yüzey Hastalıkları İndeksi (OSDI) anketi verilmiştir. DES’i değerlendirmek için AOS ve OSDI anketi kullanıldı. Denekler ortalama 29 yaşında (SD 14.14), 23 erkek (%57.5) ve 17 kadın (%42.5) idi. OSDI anketine göre, düşük DES, orta DES ve şiddetli DES prevalansı sırasıyla %15, %77,5 ve %7,5 idi. Beyaz (W) halkı nüfusun% 50’sini temsil ederken, Afrikalı Amerikalılar (AA)% 35’i, Asyalılar% 7.5’i ve Hispanikler% 7.5’i temsil etmektedir. Hafif DES, deneklerin% 77.5’ini,% 64.50’sini erkek ve% 35.50’sini kadın% 35.50 oranında etkiledi. AOS objektif derecelendirme sistemine göre, hafif (M) DES, orta (MO) DES ve şiddetli (S) DES prevalansı sırasıyla %40, %12.5 ve %15 idi. İki derecelendirme sistemini karşılaştırmak için doğrusal regresyon kullanıldı ve iki derecelendirme sistemi arasında güçlü bir ilişki olduğunu gösterdi.
Introduction
SARS-COV-2 virüs enfeksiyonunun neden olduğu COVID-19, Aralık 2019’da Çin’in Wuhan kentinde keşfedildi. Meduri ve ark.1, COVID-19 hastalarında hafif oküler semptomların yüksek prevalansı oranını bildirmiştir. İtalya’da pandemi nedeniyle göz cerrahisi prosedürleri azaltıldı2. Salgından bu yana, birçoğu evden çalışıyor ve önlem olarak maske takıyor. Bu unsurların her biri ve dijital cihazların kullanımı ve çevrimiçi öğrenme 3, sırasıyla kuru göz sendromuna (DES) ve göz yorgunluğuna 3,4 katkıda bulunmuştur. Ayrıca, maske takmanın DES’e neden olabileceğine dair kanıtlar vardır. Maskenin takılması gözyaşı buharlaşmasına ve konjonktival rahatsızlığa neden olabilir5. Giannaccare ve ark., bireylerin %10.3’ünün pandemi sırasında artan oküler rahatsızlık semptomları olduğunu ve OSDI’nin ortalama skorunun 21 olduğunu, yaş ortalamasının 28.5 yıl6 olduğunu bildirmiştir.
Japonya’da yapılan kesitsel bir çalışma, kesin veya olası kuru göz hastalığının birleşik bir sonucu olan Japon kadınların yüzdesinin% 76.5 olduğunu, Görsel Ekran Terminal7’yi kullanan erkek ofis çalışanlarının yüzdesinden daha fazla olduğunu bildirmiştir. Inomata ve ark.’ya göre, 8 saat / gün’den daha uzun süreli ekran maruziyeti, semptomatik kuru göz ile 4 saat / gün8’den daha azına kıyasla bağlanmıştır. OSDI’nın DES 9,10’un ciddiyetini değerlendirmek için geçerli ve güvenilir bir anket olduğu kanıtlanmıştır. AOS yazılımı konjonktival hiperemi belirlemek için kullanılmış ve çok geçerli bir yazılım olduğu kanıtlanmıştır11.
Bu çalışmada DES’in 20-45 yaş arası sağlıklı kişilerde ne kadar yaygın olduğu araştırılmıştır. Testin yapılması için 31 Ekim 2021’den 1 Aralık 2021’e kadar 40 kişiye uzaktan Oküler Yüzey Hastalığı İndeksi (OSDI) anketi verildi. AOS ve OSDI araştırmaları DES’i değerlendirmek için kullanıldı. Son olarak, iki derecelendirme yöntemi karşılaştırıldı: OSDI puanı ve AOS yazılımı. Katılımcılar öncelikle aşağıdaki dahil etme kriterlerini içeren bir uygunluk anketi doldurmak zorunda kaldılar: (1) Sağlıklı bireyler; (2) 20-45 yaş aralığı; (3) Katılımcıların Amerika Birleşik Devletleri’nde bulunması gerekiyordu.
Protocol
Representative Results
Discussion
Önceki birkaç çalışma, Schirmer testi, gözyaşı kırılma süresi (TBUT) ve OSDI skoru12 kullanılarak DES’i bildirmiştir. Bu çalışmada, uzuv kızarıklığını kullanarak DES’i belirlemek için AOS yazılımı kullanılmıştır. Önemli kritik protokol adımlarından biri, gözlerin net bir görüntüsüne sahip olmaktır; görüntü bulanıksa, limbal kızarıklığın belirlenmesi çok zordur ve büyük olasılıkla doğru okumalar elde edilmez. Tüm görüntüler toplandığında,…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Tüm katılımcılara, anketin doldurulması ve gözlerinin görüntülerinin gönderilmesindeki yardımları ve destekleri için teşekkür etmek istiyoruz. ERC Merkezi hibesi IRB için finansman sağladı.
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).
