COVID-19中のドライアイ症候群における客観的結膜充血グレーディングと眼表面疾患指数スコアの比較
Summary
本議定書は、COVID-19中のドライアイ症候群(DES)の有病率を評価するために、20歳から45歳までの40人の健常者に対して実施された横断的研究を記述している。OSDI調査ではDESが評価され、四肢の発赤を評価するために高度な眼科システム(AOS)ソフトウェアが使用されました。
Abstract
ドライアイ症候群(DES)の発生率は、パンデミックの間、マスクの着用、デジタル機器の利用、リモートでの作業のために増加しています。COVID-19パンデミック中に、ドライアイ症候群の有病率を決定するために調査が実施されました。横断的研究では、米国の20〜45歳の健康な患者におけるCOVID-19中のDESの流行を調査しました。2021年10月31日から2021年12月1日までに、遠隔から離れた40人に実施された眼表面疾患指数(OSDI)アンケート。AOSとOSDIの調査はDESの評価に使用された。被験者は平均29歳(SD 14.14)で、男性23人(57.5%)、女性17人(42.5%)であった。OSDIの調査によると、低DES、中等度DES、および重度のDESの有病率は、それぞれ15%、77.5%、および7.5%であった。白人(W)は人口の50%を占め、アフリカ系アメリカ人(AA)は35%、アジア人は7.5%、ヒスパニックは7.5%を占めています。軽度のDESは被験者の77.5%に影響を及ぼし、男性64.50%、女性35.50%であった。AOSの客観的評定システムによると、軽度(M)DES、中等度(MO)DES、および重症(S)DESの有病率はそれぞれ40%、12.5%、および15%であった。線形回帰を使用して2つのグレーディングシステムを比較し、2つのグレーディングシステム間の強い関係を実証しました。
Introduction
SARS-COV-2ウイルス感染によって引き起こされるCOVID-19は、2019年12月に中国の武漢で発見されました。Meduri et al.1は、COVID-19患者における軽度の眼症状の高い有病率を報告した。イタリアでは、パンデミック2のために眼の外科手術が減少しました。アウトブレイク以来、多くの人が自宅で仕事をし、予防措置としてマスクを着用しています。これらの要素のそれぞれならびにデジタル機器およびオンライン学習3の使用は、それぞれドライアイ症候群(DES)および眼精疲労3、4に寄与した。さらに、マスクを着用するとDESを引き起こす可能性があるという証拠があります。マスクを着用すると、涙液蒸発や結膜不快感を引き起こすことがあります5。Giannaccareらは、パンデミック中に10.3%の個人が増加した眼不快感症状を有し、OSDIの平均スコアは21であり、平均年齢は28.5歳であったと報告した6。
日本での横断的研究によると、ドライアイ疾患の確定的または可能性の高い複合結果を有する日本人女性の割合は76.5%であり、ビジュアルディスプレイターミナル7を利用した男性オフィス従業員の割合よりも高かった。Inomataらによると、8時間/日を超える長時間のスクリーン曝露は、4時間/日未満と比較して症候性ドライアイと関連している8。OSDIは、DES 9,10の重症度を評価するための有効で信頼性の高いアンケートであることが証明されています。AOSソフトウェアは結膜充血の判定に用いられており、非常に有効なソフトウェアであることが証明されている11。
本研究では、DESが20〜45歳の健康な人々にどのように共通しているかを調査した。2021年10月31日から2021年12月1日までに遠隔地から40名に実施し、眼表面疾患指数(OSDI)アンケートを実施しました。AOSとOSDIの調査はDESの評価に使用された。最後に、OSDIスコアとAOSソフトウェアの2つの採点方法を比較しました。参加者は、まず、以下の包含基準を含む適格性アンケートに記入しなければならなかった:(1)健康な個人;(2)20〜45歳の年齢層。(3)参加者は米国に居住していること。
Protocol
Representative Results
Discussion
いくつかの先行研究では、シルマー検定、涙液分解時間(TBUT)、およびOSDIスコア12を使用したDESが報告されています。本研究では、AOSソフトウェアを用いて、四肢の発赤を用いてDESを決定した。重要な重要なプロトコル手順の1つは、目の鮮明な画像を得ることです。画像がぼやけている場合、四肢の赤みを判断することは非常に困難であり、おそらく正確な測定値は得られま…
Divulgations
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
アンケートに記入し、目の画像を送信する際に、すべての参加者の助けとサポートに感謝したいと思います。ERCセンターの助成金はIRBに資金を提供しました。
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).
