نبضها مطيري
10-01-2022, 04:20 PM
يعد التشخيص المبكر والعلاج في الوقت المناسب من أهم عوامل نجاح علاج مرض جفاف العين (المعروف علميًا DED)، وهي حالة شائعة تتفاقم بسبب زيادة استخدام الأجهزة الرقمية، إلا أن طريقة التشخيص الحالية جائرة، ونتائجها غير متوافقة مع الأعراض الذاتية لمرض جفاف العين.
وبحسب ما ذكره موقع medicalxpress المتخصص في أحدث الإنجازات الطبية، فإن فريق بحث، بقيادة باحثين من كلية الطب بجامعة جونتيندو، قام بتطوير تطبيق DryEyeRhythm، كتطبيق جوال غير جراحي وموثوق به لتشخيص مرض جفاف العين.
ويوجد حوالي 1 مليار شخص في جميع أنحاء العالم مصابون بمرض جفاف العين، ويمكن أن يؤدي هذا المرض، إذا لم يتم تشخيصه مبكرًا، إلى مجموعة متنوعة من الأعراض، بما في ذلك إجهاد العين، والحساسية للضوء، وانخفاض جودة الرؤية، وانخفاض جودة الحياة بشكل عام، ونظرًا لانتشار هذه الحالة على نطاق واسع، يمكن أن يؤدي ذلك إلى انخفاض إنتاجية العمل والخسارة الاقتصادية.
ويتم تشخيص DED حاليًا من خلال سلسلة من الاستبيانات وفحوصات العين، لكن طريقة التشخيص هذه ليست مثالية، حيث لا تتوافق فحوصات DED دائمًا مع الأعراض الشخصية للمرضى، علاوة على ذلك، يلزم إجراء فحوصات العين الجافة غير الغازية وغير الملامسة في جائحة COVID-19، وتشير هذه العيوب إلى الحاجة إلى طريقة فحص بسيطة وموثوقة ويمكن الوصول إليها لدائرة التنمية الاقتصادية لتحسين التشخيص المبكر للمرض.
ولتلبية هذه الحاجة، طورت مجموعة بحثية بقيادة البروفيسور أكيرا موراكامي والأستاذ المساعد تاكينوري إينوماتا من كلية الطب بجامعة جونتيندو، تطبيقًا للهواتف الذكية يسمى DryEyeRhythm.
وقال الأستاذ المساعد إينوماتا: "يستفيد DryEyeRhythm من الكاميرات في الهواتف الذكية لقياس خصائص وميض المستخدمين وتحديد أقصى فترة وميض (MBI)، وهو معيار تشخيصي مهم لمرض جفاف العين.. ويدير التطبيق أيضًا استبيانات مؤشر أمراض سطح العين (OSDI)، والتي تعد أيضًا عنصرًا حاسمًا في تشخيص المرض".
وللتحقق من صحة فائدة التطبيق، أجرى فريق البحث دراسة مستقبلية، مقطعية، رصدية، أحادية المركز، نُشرت نتائجها في مجلة The Ocular Surface العلمية.
وجنّد الفريق 82 مريضًا، تتراوح أعمارهم بين 20 عامًا أو أكثر، الذين زاروا العيادة الخارجية لطب العيون في مستشفى جامعة جونتيندو بين يوليو 2020 ومايو 2021، وأكمل المشاركون النسخة اليابانية من استبيان OSDI (J-OSDI) وخضعوا لاختبارات MBI، عبر التطبيق وعبر تقنيات التحليل الأخرى.
وكشفت الدراسة أن J-OSDI الذي تم جمعه باستخدام DryEyeRhythm أظهر تناسقًا داخليًا جيدًا، علاوة على ذلك، أسفر الاستبيان المستند إلى التطبيق وMBI عن صلاحية تمييز أعلى بشكل ملحوظ، كما أظهر التطبيق قيمًا تنبؤية إيجابية وسلبية جيدة، بنسبة 91.3٪ و69.1٪ على التوالي".
وبحسب ما ذكره موقع medicalxpress المتخصص في أحدث الإنجازات الطبية، فإن فريق بحث، بقيادة باحثين من كلية الطب بجامعة جونتيندو، قام بتطوير تطبيق DryEyeRhythm، كتطبيق جوال غير جراحي وموثوق به لتشخيص مرض جفاف العين.
ويوجد حوالي 1 مليار شخص في جميع أنحاء العالم مصابون بمرض جفاف العين، ويمكن أن يؤدي هذا المرض، إذا لم يتم تشخيصه مبكرًا، إلى مجموعة متنوعة من الأعراض، بما في ذلك إجهاد العين، والحساسية للضوء، وانخفاض جودة الرؤية، وانخفاض جودة الحياة بشكل عام، ونظرًا لانتشار هذه الحالة على نطاق واسع، يمكن أن يؤدي ذلك إلى انخفاض إنتاجية العمل والخسارة الاقتصادية.
ويتم تشخيص DED حاليًا من خلال سلسلة من الاستبيانات وفحوصات العين، لكن طريقة التشخيص هذه ليست مثالية، حيث لا تتوافق فحوصات DED دائمًا مع الأعراض الشخصية للمرضى، علاوة على ذلك، يلزم إجراء فحوصات العين الجافة غير الغازية وغير الملامسة في جائحة COVID-19، وتشير هذه العيوب إلى الحاجة إلى طريقة فحص بسيطة وموثوقة ويمكن الوصول إليها لدائرة التنمية الاقتصادية لتحسين التشخيص المبكر للمرض.
ولتلبية هذه الحاجة، طورت مجموعة بحثية بقيادة البروفيسور أكيرا موراكامي والأستاذ المساعد تاكينوري إينوماتا من كلية الطب بجامعة جونتيندو، تطبيقًا للهواتف الذكية يسمى DryEyeRhythm.
وقال الأستاذ المساعد إينوماتا: "يستفيد DryEyeRhythm من الكاميرات في الهواتف الذكية لقياس خصائص وميض المستخدمين وتحديد أقصى فترة وميض (MBI)، وهو معيار تشخيصي مهم لمرض جفاف العين.. ويدير التطبيق أيضًا استبيانات مؤشر أمراض سطح العين (OSDI)، والتي تعد أيضًا عنصرًا حاسمًا في تشخيص المرض".
وللتحقق من صحة فائدة التطبيق، أجرى فريق البحث دراسة مستقبلية، مقطعية، رصدية، أحادية المركز، نُشرت نتائجها في مجلة The Ocular Surface العلمية.
وجنّد الفريق 82 مريضًا، تتراوح أعمارهم بين 20 عامًا أو أكثر، الذين زاروا العيادة الخارجية لطب العيون في مستشفى جامعة جونتيندو بين يوليو 2020 ومايو 2021، وأكمل المشاركون النسخة اليابانية من استبيان OSDI (J-OSDI) وخضعوا لاختبارات MBI، عبر التطبيق وعبر تقنيات التحليل الأخرى.
وكشفت الدراسة أن J-OSDI الذي تم جمعه باستخدام DryEyeRhythm أظهر تناسقًا داخليًا جيدًا، علاوة على ذلك، أسفر الاستبيان المستند إلى التطبيق وMBI عن صلاحية تمييز أعلى بشكل ملحوظ، كما أظهر التطبيق قيمًا تنبؤية إيجابية وسلبية جيدة، بنسبة 91.3٪ و69.1٪ على التوالي".