안구건조증 진단을 지원하는 스마트폰 애플리케이션 DryEyeRhythm으로 측정한 최대 깜박임 간격의 임상적 유용성
Scientific Reports 13권, 기사 번호: 13583(2023) 이 기사 인용
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측정항목 세부정보
코로나바이러스 질환(COVID-19) 대유행은 안구건조증(DED)의 객관적인 평가를 위한 비접촉 및 비침습적 방법의 부족을 강조했습니다. 그러나 임상용 모바일 헬스 및 앱 기반 생체인식 구현을 뒷받침하는 강력한 증거는 부족합니다. 이 연구의 목적은 DryEyeRhythm 및 이에 상응하는 기존 기술을 사용하여 접근 가능하고 편리한 진단을 제공하는 앱 기반 최대 깜박임 간격(MBI) 측정의 신뢰성과 타당성을 평가하는 것입니다. 이 단일 센터의 전향적 단면 관찰 연구에서는 DED를 사용하는 57명을 포함하여 83명의 참가자가 세극등 기반, 앱 기반 및 시각적으로 확인된 MBI를 포함한 측정값을 기록했습니다. 내부 일관성과 신뢰성은 Cronbach의 알파 및 클래스 내 상관 계수를 사용하여 평가되었습니다. DED 그룹과 비DED 그룹의 MBI와 각 플랫폼 쌍에 대한 Pearson 테스트를 비교하여 판별 타당성과 동시 타당성을 평가했습니다. 플랫폼 간의 합의를 평가하기 위해 Bland-Altman 분석이 수행되었습니다. 앱 기반 MBI는 육안으로 확인된 MBI와 비교하여 우수한 Cronbach's 알파 계수, 클래스 내 상관 계수, Pearson 상관 계수 값을 나타냈습니다. DED 그룹은 비DED 그룹에 비해 앱 기반 MBI가 상당히 짧았습니다. Bland-Altman 분석을 통해 앱 기반 MBI와 시각적으로 확인된 MBI 간의 편향이 최소화된 것으로 나타났습니다. 우리의 연구 결과에 따르면 DryEyeRhythm은 접근 가능한 DED 감지 및 관리에 도움이 될 수 있는 MBI 측정의 비침습적 및 비접촉식 수집에 사용할 수 있는 신뢰할 수 있고 유효한 도구입니다.
안구건조증(DED)은 가장 흔히 발생하는 안구 표면 질환으로 전 세계 인구의 5~50%에 영향을 미칩니다1,2. 사회의 지속적인 디지털화와 고령화로 인해 그 보급률은 더욱 높아질 것으로 예상됩니다2,3. DED 환자는 눈물막 파괴 시간(TFBUT) 감소와 각결막 상피 결함으로 인한 안구 통증, 불편함, 시력 저하 등 광범위한 증상을 나타냅니다4,5. 따라서 DED는 생산성과 시력의 질에 부정적인 영향을 미쳐 삶의 질에 영향을 미치고 경제적 손실을 초래합니다6,7. DED 환자의 상당 부분이 진단되지 않고 증상이 있음에도 불구하고 치료를 찾지 않을 수 있습니다8. 이는 DED 검사의 범위를 확장하고, 증상의 즉각적인 관리를 위한 조기 진단 및 개입을 촉진하고, 품질 저하를 방지할 수 있는 새로운 접근 방식의 필요성을 나타냅니다. 삶의 질을 높이고 DED 관리에 따른 사회적 비용을 절감합니다5.
신종 코로나바이러스감염증(COVID-19) 팬데믹으로 인해 비침습적, 비접촉식 검사에 대한 수요와 일상 진료에 원격의료 도입이 급격히 증가했습니다9,10. DED는 TFBUT, 안구 표면 염색 등 주관적인 증상과 검사상의 객관적인 소견을 평가하여 진단합니다11,12. 안구건조증 검사에는 세극등 현미경, 플루오레세인 염료 등 특수 장비가 필요합니다. 더욱이, 검사의 침습적 특성은 실제 생체 내 눈물 구성을 방해합니다12. 따라서 원격 의료 환경에서 포괄적인 DED 평가를 수행하는 것은 비현실적이며 DED를 원격으로 진단하고 증상을 관리하기 위한 다양한 원격 의료 전략에 대한 공식적인 평가가 필요합니다5,13,14.
참가자가 각 시험 중에 깜박이기 전에 눈을 뜨고 있을 수 있는 기간으로 정의된 최대 깜박임 간격(MBI)은 TFBUT15와 긍정적인 상관관계가 있습니다. MBI는 세극등 현미경으로 관찰하면서 접촉 없이 비침습적으로 측정할 수 있습니다. 세극등 현미경과 DED 특정 증상 설문지를 함께 사용하면 DED 진단에 대해 각각 75.4%와 92.9%의 민감도와 특이도가 나타났습니다16. 세극등 기반 MBI 측정에 대한 요구 사항을 제거함으로써 MBI는 원격 설정에서 TFBUT를 대체하여 비침습적, 비접촉식 DED 진단 및 모니터링을 가능하게 할 수 있습니다.
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> 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>