banner
Дом / Блог / Клиническая полезность максимального интервала моргания, измеренного с помощью приложения для смартфона DryEyeRhythm, для диагностики синдрома сухого глаза
Блог

Клиническая полезность максимального интервала моргания, измеренного с помощью приложения для смартфона DryEyeRhythm, для диагностики синдрома сухого глаза

Jun 17, 2023Jun 17, 2023

Том 13 научных отчетов, номер статьи: 13583 (2023) Цитировать эту статью

150 доступов

1 Альтметрика

Подробности о метриках

Пандемия коронавирусного заболевания (COVID-19) подчеркнула нехватку бесконтактных и неинвазивных методов объективной оценки синдрома сухого глаза (DED). Однако убедительных доказательств в поддержку внедрения биометрии на основе мобильного здравоохранения и приложений для клинического использования недостаточно. Это исследование было направлено на оценку надежности и достоверности измерений максимального интервала моргания (MBI) с помощью приложения с использованием DryEyeRhythm и эквивалентных традиционных методов для обеспечения доступной и удобной диагностики. В этом одноцентровом проспективном поперечном наблюдательном исследовании у 83 участников, в том числе 57 с DED, были записаны измерения, включая измерения с помощью щелевой лампы, с помощью приложения и визуально подтвержденное MBI. Внутреннюю согласованность и надежность оценивали с помощью коэффициента альфа Кронбаха и внутриклассовой корреляции. Дискриминантная и параллельная достоверность оценивалась путем сравнения MBI из групп DED и без DED, а также тестов Пирсона для каждой пары платформ. Анализ Бланда-Альтмана был проведен для оценки согласия между платформами. MBI на основе приложения показал хорошие значения коэффициента альфа Кронбаха, коэффициента внутриклассовой корреляции и коэффициента корреляции Пирсона по сравнению с визуально подтвержденным MBI. В группе DED были значительно более короткие MBI на основе приложений по сравнению с группой без DED. Анализ Бланда-Альтмана выявил минимальные расхождения между MBI на основе приложений и визуально подтвержденными. Наши результаты показывают, что DryEyeRhythm — это надежный и действенный инструмент, который можно использовать для неинвазивного и бесконтактного сбора измерений MBI, что может помочь в доступном обнаружении и лечении DED.

Болезнь «сухого глаза» (ССГ) является наиболее распространенным заболеванием поверхности глаза, которым страдают 5–50% населения во всем мире1,2. Ожидается, что его распространенность будет увеличиваться по мере продолжающейся цифровизации и старения общества2,3. У пациентов с DED наблюдается широкий спектр симптомов, таких как боль в глазах, дискомфорт и снижение остроты зрения, вызванные уменьшением времени разрыва слезной пленки (TFBUT) и дефектами керато-конъюнктивального эпителия4,5. Следовательно, DED оказывает негативное влияние на производительность и качество зрения, тем самым влияя на качество жизни и приводя к экономическим потерям6,7. Значительная часть пациентов с СДЭ может быть недиагностирована и не обращается за лечением, несмотря на наличие симптомов8, что указывает на необходимость нового подхода, который может расширить охват скрининга СДЭ, способствовать ранней диагностике и вмешательству для быстрого устранения симптомов, предотвратить снижение качества жизни и сократить социальные затраты на управление DED5.

Спрос на неинвазивные и бесконтактные обследования, а также на включение телемедицины в повседневную практику резко возрос в связи с пандемией нового коронавирусного заболевания (COVID-19)9,10. ДЭД диагностируется путем оценки субъективных симптомов и объективных результатов обследований, таких как TFBUT и окрашивание поверхности глаза11,12. Обследование сухого глаза требует специального оборудования, такого как микроскопы с щелевой лампой и флуоресцеиновый краситель; более того, инвазивный характер исследования нарушает истинный состав слезы in vivo12. Таким образом, проведение комплексной оценки DED в условиях телемедицины непрактично, что требует формальной оценки различных стратегий телездравоохранения для удаленной диагностики DED и управления ее симптомами5,13,14.

Максимальный интервал моргания (MBI), который определяется как продолжительность, в течение которой участники могут держать глаза открытыми перед морганием во время каждого испытания, положительно коррелирует с TFBUT15. MBI можно измерить неинвазивно, бесконтактно, под наблюдением микроскопа с щелевой лампой. Комбинированное использование микроскопа с щелевой лампой и опросника по симптомам, специфичным для DED, показало чувствительность и специфичность 75,4% и 92,9% соответственно для диагностики DED16. Устранив необходимость в измерениях MBI с помощью щелевой лампы, MBI может заменить TFBUT в удаленных условиях, чтобы обеспечить неинвазивную и бесконтактную диагностику и мониторинг DED.

MBI was defined as the time that patients could keep their eyes open before blinking15. It was measured in three ways: using a slit-lamp microscope (slit-lamp-based MBI), DryEyeRhythm (app-based MBI [iOS and Android]), and a stopwatch (visually confirmed MBI). All MBIs were measured thrice. Slit-lamp-based MBI was calculated using a stopwatch under light microscopy. App-based MBIs were measured using the iOS and Android versions of the DryEyeRhythm smartphone app installed on an iPhone 12 Pro MAX (Apple Inc., Cupertino, CA, USA) and an Xperia 5 II (Sony Corporation, Tokyo, Japan) and their embedded cameras, with a face recognition technology called ARCore for the iOS and Android interface " href="/articles/s41598-023-40968-y#ref-CR38" id="ref-link-section-d2539283e2275"38. During the measurement of app-based MBIs, visually confirmed MBI was measured by the examiner by observing the user’s eyes with a stopwatch. The mean MBI was used in the analysis. Figure 3 shows a representative illustration (Fig. 3a) and screenshots of MBI measurement (Fig. 3b–e) using the DryEyeRhythm app./p> 0.70 was considered acceptable40. ICC was used to evaluate the agreement among the slit-lamp-based, app-based, and visually confirmed MBIs. An ICC value ≥ 0.70 was considered acceptable41./p> /p>

3.0.CO;2-E" data-track-action="article reference" href="https://doi.org/10.1002%2F%28SICI%291097-0258%2819980115%2917%3A1%3C101%3A%3AAID-SIM727%3E3.0.CO%3B2-E" aria-label="Article reference 43" data-doi="10.1002/(SICI)1097-0258(19980115)17:13.0.CO;2-E"Article CAS PubMed Google Scholar /p>