Una aplicación no invasiva para evaluar la enfermedad del ojo seco
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Resumen Objetivo La enfermedad del ojo seco (EOS) no diagnosticada o tratada inadecuadamente disminuye la calidad de vida. Nuestro objetivo fue investigar la confiabilidad, validez y viabilidad de la aplicación para teléfonos inteligentes DryEyeRhythm (app) para la asistencia en el diagnóstico de DED. Métodos Este estudio prospectivo, transversal, observacional y de un solo centro reclutó a 82 participantes (42 con EOS) de 20 años o más (julio de 2020 a mayo de 2021). Se excluyeron los pacientes con antecedentes de trastorno palpebral, ptosis, enfermedad mental, enfermedad de Parkinson o cualquier otra enfermedad que afecte al parpadeo. Los participantes se sometieron a exámenes DED incluida la versión japonesa del Índice de enfermedad de la superficie ocular (J-OSDI) y el intervalo máximo de parpadeo (MBI). Analizamos sus resultados J-OSDI y MBI basados en aplicaciones. La confiabilidad de la consistencia interna y la validez concurrente se evaluaron mediante los coeficientes alfa de Cronbach y la prueba de Pearson, respectivamente. La validez discriminante del diagnóstico de DED basado en la aplicación se evaluó comparando los resultados del J-OSDI y el MBI basados en la clínica. La viabilidad de la aplicación y el rendimiento de la detección se evaluaron mediante el análisis de la curva característica operativa del receptor y la tasa de precisión. Resultados El J-OSDI basado en aplicaciones mostró una buena consistencia interna (α de Cronbach = 0,874). El J-OSDI y el MBI basados en aplicaciones se correlacionaron positivamente con sus homólogos clínicos (r = 0,891 y r = 0,329, respectivamente). La validez discriminante del J-OSDI y el MBI basados en aplicaciones produjo puntuaciones totales significativamente más altas para la cohorte DED (8,6 ± 9,3 frente a 28,4 ± 14,9, P < 0,001; 19,0 ± 11,1 frente a 13,2 ± 9,3, P < 0,001). Los valores predictivos positivo y negativo de la aplicación fueron 91,3 % y 69,1 %, respectivamente. El área bajo la curva (intervalo de confianza del 95 %) fue de 0,910 (0,846–0,973) con el uso simultáneo de J-OSDI y MBI basados en aplicaciones. Conclusiones La aplicación DryEyeRhythm es un instrumento novedoso, no invasivo, fiable y válido para evaluar la DED. |
Imagen: Los resultados muestran que los resultados de diagnóstico de DryEyeRhythm tienen una buena consistencia interna, se correlacionan positivamente con sus contrapartes clínicas y demuestran una mayor validez discriminante. Crédito: Universidad Juntendo
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