Bilgisayar Kullanıcılarında Oküler Yüzey Hastalığı İndeksi ve Kuru Göz Testi Parametreleri Arasındaki İlişkinin Değerlendirilmesi

Amaç: Bu çalışmada bilgisayar kullanıcılarında oküler yüzey hastalığı indeksi (OYHİ) ve kuru göz testi parametreleri arasındaki ilişkiyi değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Materyal ve Metot: Bu prospektif çalışmada, 20–40 yaşları arasında ve günlük yaşamlarının en az 6 saatini bir bilgisayar başında geçiren 62 kişi dâhil edildi. Tüm oftalmolojik muayenenin yanı sıra, her gönüllüde OYHİ anketinin tamamlanmasından sonra her iki göz için Schirmer I test, Schirmer II test, gözyaşı kırılma zamanı (GKZ), oküler yüzey fluoresein ve lissamin yeşili boyama dâhil kuru göz testleri yapıldı. Bulgular: Çalışmaya dâhil edilen 62 katılımcının 42’si (% 67,7) kadın, 20’si (% 32,3) erkekti. Katılımcıların yaş ortalaması 30.06 ± 4.794 (21–39) yıl idi. Katılımcıların bilgisayar kullanım süresi ortalama 10.15 ± 3.040 (6–16) saat/gün idi. Ortalama OYHİ skoru 31.0742 ± 15.05892 (8.3–75) idi. OYHİ skoru ile sağ göz (r = -0.718, p = 0.000) ve sol göz (r = -0.667, p = 0.000) GKZ arasında anlamlı bir negatif korelasyon vardı. Ancak OYHİ skoru ile sağ göz (sırasıyla r = -0.273, p = 0.032; r = -0.295, p = 0.020) ve sol göz (sırasıyla r = -0.308), p = 0.015; r = -0.296, p = 0.019) Schirmer I-II testleri arasında hafif bir negatif korelasyon vardı. Her iki gözde OYHİ skoru ile oküler yüzey boyama skorları arasında anlamlı bir fark vardı (p = 0.000). OYHİ skoru ile bilgisayar kullanım süresi arasında anlamlı bir ilişki bulundu (r = 0.642, p = 0.000). Ancak yaş, cinsiyet, sigara, gözlük kullanımı ile OYHİ skoru arasında korelasyon yoktu (p> 0.05). Sonuç: Uzun süreli bilgisayar kullanımı ve daha uzun çalışma süresi oküler yüzey sorunlarına neden olabilir. Bilgisayar kullanıcılarında OYHİ’nin günlük bilgisayar kullanım süresi, GKZ ve oküler yüzey boyama skorları ile güçlü bir şekilde ilişkili olduğu bulundu.

Anahtar Kelimeler:

bilgisayar; kuru göz; oküler yüzey hastalık indeksi; oküler yüzey boyama; Schirmer testi; gözyaşı kırılma zamanı

PDF

___

1. Sen A, Richardson S. A study of computer-related upper limb discomfort and computer vision syndrome. J Hum Ergol (Tokyo)2007;36(2):45–50.
2. Rosenfield M. Computer vision syndrome: a review of ocular causes and potential treatments. Ophthalmic Physiol Opt 2011;31:502–15.
3. Ranasinghe P, Wathurapatha WS, Perera YS, Lamabadusuriya DA, Kulatunga S, Jayawardana N et al. Computer vision syndrome among computer office workers in a developing country: an evaluation of prevalence and risk factors. BMC Res Notes 2016;9:150.
4. Sheppard AL, Wolffsohn JS. Digital eye strain: prevalence, measurement and amelioration. BMJ Open Ophthalmol 2018;3(1): e000146.
5. Perry HD. Dry eye disease: pathophysiology, classification, and diagnosis. Am J Manag Care 2008;14(3 Suppl): S79–87.
6. The definition and classification of dry eye disease: report of the definition and classification subcommittee of the international dry eye workshop(2007). Ocul Surf 2007;5(2):75–92.
7. Uchino M, Schaumberg DA. Dry eye disease: impact on quality of life and vision. Curr Ophthalmol Rep 2013;1:51–7.
8. Zhang X, M VJ, Qu Y, He X, Ou S, Bu J et al. Dry eye management: targeting the ocular surface microenvironment. Int J Mol Sci 2017;18(7). pii: E1398.
9. Çelik T. Kuru göz semptomları olan bilgisayar kullanıcılarında gözyaşı film tabakasının oküler yüzey hastalığı indeksi, gözyaşı kırılma zamanı ve Schirmer testi ile değerlendirilmesi. MN Oftalmoloji 2017;24:5–8.
10. Kuo YK, Lin IC, Chien LN, Lin TY, How YT, Chen KH et al. Dry eye disease: a review of epidemiology in Taiwan, and its clinical treatment and merits. J Clin Med 2019;8(8). pii: E1227.
11. Koban Y, Deniz R, Baykuş Y, Balyen L, Çelik H. Evaluation of changes in meibomian glands in polycystic ovary syndrome by noncontact infrared meibography. J Surg Med 2019;3(9):711–4.
12. Patel VD, Watanabe JH, Strauss JA, Dubey AT. Work productivity loss in patients with dry eye disease: an online survey. Curr Med Res Opin 2011;27(5):1041–8.
13. Rolando M, Cantera E, Mencucci R, Rubino P, Aragona P. The correct diagnosis and therapeutic management of tear dysfunction: recommendations of the P. I. C. A. S. S. O. board. Int Ophthalmol 2018;38(2):875–95.
14. Smith W, McMahon D, Nymark M. A novel combination therapy for patients with dry eye disease: a pilot study. Altern Ther Health Med 2018;24(3):12–5.
15. Thomson WD. Eye problems and visual display terminals— the facts and the fallacies. Ophthalmic Physiol Opt 1998;18(2):111–9.
16. Hayes JR, Sheedy JE, Stelmack JA, Heaney CA. Computer use, symptoms, and quality of life. Optom Vis Sci 2007;84(8):738– 44.
17. Büyükbaş Z, Gündüz MK, Bozkurt B, Zengin N. Bilgisayar kullanıcılarında görülen oküler yüzey değişikliklerinin değerlendirilmesi. Turk J Ophthalmol 2012;42;190–6.
18. Schiffman RM, Christianson MD, Jacobsen G, Hirsch JD, Reis BL. Reliability and validity of the ocular surface disease index. Arch Ophthalmol 2000;118(5):615–21.
19. Miller KL, Walt JG, Mink DR, Satram-Hoang S, Wilson SE, Perry HD et al. Minimal clinically important difference for the ocular surface disease index. Arch Ophthalmol 2010;128(1):94–101.
20. Bron AJ, Evans AND, Smith JA. Grading of corneal and conjunctival staining in the context of other dry eye tests. Cornea 2003;22:640–50.
21. Blehm C, Vishnu S, Khattak A, Mitra S, Yee RW. Computer vision syndrome: a review. Surv Ophthalmol 2005;50(3):253–62.
22. Phadatare SP, Momin M, Nighojkar P, Askarkar S, Singh KK. A comprehensive review on dry eye disease: diagnosis, medical management, recent developments and future challenges. Adv. Pharm 2015;2015:12.
23. Gümüş K, Arda H, Öner AÖ, Karaküçük S, Mirza E. Bilgisayar kullanımının kuru göz parametreleri üzerine olan etkisinin değerlendirilmesi. T Oftalmoloji Derg 2009;39:244–9
24. Simavlı H, Önder Hİ, Bucak YY, Erduruş M, Güler E, Hepşen İF. Bilgisayar kullanıcılarında görülen oküler yüzey hastalık indeksi ile kuru göz testleri ve demografik özellikler arasındaki ilişki. T Oftalmoloji Derg 2014;44:115–8.
25. Xu L, Zhang W, Zhu XY, Suo T, Fan XQ, Fu Y. Smoking and the risk of dry eye: a meta-analysis. Int J Ophthalmol 2016;9(10):1480–6.
26. Ünlü C, Güney E, Akçay BS, Akçalı G, Erdoğan G, Bayramlar H. Comparison of ocular-surface disease index questionnaire, tearfilm break-up time, and Schirmer tests for the evaluation of the tearfilm in computer users with and without dry-eye symptomatology. Clin Ophthalmol 2012;6:1303–6.
27. Singh Bhinder G, Singh Bhinder H. Reflex epiphora in patients with dry eye symptoms: role of variable time Schirmer-1 test. Eur J Ophthalmol 2005;15(4):429–33.
28. Ozcura F, Aydin S, Helvaci MR. Ocular surface disease index for the diagnosis of dry eye syndrome. Ocul Immunol Inflamm 2007;15:389–93.
29. Portello JK, Rosenfield M, Chu CA. Blink rate, incomplete blinks and computer vision syndrome. Optom Vis Sci 2013;90:482–7.
30. Hirota M, Uozato H, Kawamorita T, Shibata Y, Yamamoto S. Effect of incomplete blinking on tear film stability. Optom Vis Sci 2013;90:650–7.
31. Balyen L, Peto T. Promising artificial intelligence-machine learning-deep learning algorithms in ophthalmology. Asia Pac J Ophthalmol (Phila)2019;8(3):264–72.