Саратовский научно-медицинский ЖУРНАЛ

Клиническая эффективность различных методов оценки качества жизни пациентов с явлениями компьютерного зрительного синдрома

Резюме:

Цель: оценка клинической эффективности различных методов исследования качества жизни (КЖ) пациентов зрительно-напряженного труда (ЗНТ) с явлениями компьютерного зрительного синдрома (КЗС). Материал и методы. Обследовано 78 пациентов в возрасте 24-36 лет, профессиональная и повседневная деятельность которых характеризовалась как ЗНТ, связанный с электронными системами отображения информации. Каждому из пациентов выполнено однократное обследование 28 показателей функционального состояния зрительного анализатора. В качестве методов оценки КЖ использовались оригинальный (основной: КЗС-22) и традиционные (контрольные: ЭСАР, CVS-Q, OSDI) опросники. Анализ результатов выполнялся на основе оценки коэффициента корреляций Спирмена (КК) между КЖ и показателями зрения. Результаты. Величина среднего КК существенно (на 0,14-0,26 отн. ед.) выше у основного опросника по сравнению с контрольными. Наряду с этим, применительно к опроснику КЗС-22 установлена меньшая частота встречаемости слабой (на 14,3-32,2%) и умеренной (на 14,3-25,0%) и более высокая частота встречаемости заметной (на 25,0-32,2%) тесноты связи по шкале Чеддока. Заключение. Оригинальная методика (КЗС-22) оценки КЖ пациента с явлениями КЗС характеризуется (по сравнению с традиционными: ЭСАР, CVS-Q, OSDI) существенно более высоким уровнем клинической эффективности.

Литература:
1. Porcar E, PonsAM, Lorente A. Visual and Ocular Effects from the Use of Flat-Panel Displays. Int J Ophthalmol 2016 Jun 18; 9 (6): 881-5. DOI: 10.18240/ijo. 2016.06.16.
2. Rosenfield M. Computer Vision Syndrome: A Review of Ocular Causes and Potential Treatments. Ophthalmic Physiol Opt 2011 Sep; 31 (5): 502-15. DOI: 10.1111/j. 1475-1313.2011.00834.x.
3. Azoulay-Sebban L, ZhaoZ,ZenoudaA,etal. Correlations between Subjective Evaluation of Quality of Life, Visual Field Loss, and Performance in Simulated Activities of Daily Living in Glaucoma Patients. J Glaucoma 2020 Oct; 29 (10): 970-4. DOI: 10.1097/IJG. 0000000000001597.
4. Wilson MR, Sandberg KA, Foutch BK. Macular pigment optical density and visual quality of life. J Optom Jan-Mar 2021; 14(1): 92-9. DOI: 10.1016/j. optom. 2020.07.008.
5. Проскурина О. В. Актуальная классификация астенопии: клинические формы и стадии. Российский офтальмологический журнал 2016; 4: 69-73.
6. Segui М, Cabrero-Garcia J, Crespo A, et al. A reliable and valid questionnaire was developed to measure computer vision syndrome at the workplace. J Clin Epidemiol 2015 Jun; 68 (6): 662-73. DOI: 10.1016/j. jclinepi. 2015.01.015.
7. Schiffman RM, Christianson MD, Jacobsen G, et al. Reliability and validity of the Ocular Surface Disease Index. Arch Ophthalmol 2000 May; 118 (5): 615-21. DOI: 10.1001 /archopht. 118.5.6.
8. Шамсетдинова Л.Т. Диагностика и лечение астенопии у пациентов с миопией после операции ФемтоЛасик: дис. ... канд. мед. наук. М.,2019; 133 с.
9. Овечкин И. Г., Коновалов М.Е., Лексунов О. Г. и др. Основные субъективные проявления компьютерного зрительного синдрома. Российский офтальмологический журнал 2021; 14 (3): 83-7.
10. Махова M.B., Страхов В. В. Взаимосвязь аккомодографических и субъективных диагностических критериев различных нарушений аккомодации. Российский офтальмологический журнал 2019; 12(3): 13-9.

Прикрепленный файлРазмер
2021_03-2_646-649.pdf298.96 кб

Голосов пока нет