Índices biométricos oculares en vietnamitas de 46 a 65 años de edad / Ocular biometric indices in Vietnamese 46 to 65 years of age

Introducción: La longitud axial ocular, la profundidad de la cámara anterior y el grosor corneal central, son tres índices biométricos oculares importantes. Estas medidas son útiles para mostrar los cambios en la población vietnamita con presbicia. Objetivos: Determinar los índices biométricos oculares, longitud axial ocular, profundidad de la cámara anterior y espesor corneal central, en población vietnamita y evaluar la correlación entre ellos y con la edad y el sexo. Métodos: Se realizó un estudio transversal en población vietnamita, con edad de 46 a 65 años. Se recogieron los datos de longitud axial ocular, profundidad de la cámara anterior y grosor corneal central. Se utilizaron la prueba t de Student y ANOVA para comparar las medias de los índices, agrupados por edad y sexo. La relación entre los índices biométricos oculares fue probada mediante la correlación de Pearson, con un nivel de significación de p < 0,05. Resultados: Se analizaron 390 ojos de 195 personas. La longitud media del eje ocular fue 23,13 ± 0,66 mm, la profundidad de la cámara anterior, 3,15 ± 0,36 mm, el grosor corneal central, 529,15 ± 30,57 µm. Los tres índices biométricos disminuyeron con la edad y fueron mayores en los hombres (p < 0,05). La longitud del eje ocular tuvo relación positiva con la profundidad de la cámara anterior (r = 0,411 y p < 0,001) y el espesor corneal central (r = 0,141 y p < 0,001). No hubo relación entre la profundidad de la cámara anterior y el grosor corneal central (r = 0,039 y p = 0,44). Conclusión: Los tres índices biométricos oculares disminuyeron con la edad y fueron mayores en los hombres. La longitud del eje ocular se relacionó con la profundidad de la cámara anterior y el grosor de la córnea central(AU)

Introduction: Ocular axial length, anterior chamber depth and central corneal thickness are three important ocular biometric indices. These measurements are useful to show changes in the Vietnamese population with presbyopia. Objectives: To determine the ocular biometric indices, ocular axial length, anterior chamber depth and central corneal thickness, in Vietnamese population and evaluate the correlation between these indices. Methods: A cross-sectional study was carried out in a Vietnamese population, aged 46 to 65 years. Data on ocular axial length, anterior chamber depth and central corneal thickness were collected. The Student's t test and ANOVA were used to compare the means of the indices, grouped by age and sex. The relationship between the ocular biometric indices was tested using Pearson's correlation, with a significance level of p <0.05. Results: 390 eyes of 195 people were analyzed. The mean length of the ocular axis was 23.13 ± 0.66 mm, the depth of the anterior chamber, 3.15 ± 0.36 mm, and the central corneal thickness, 529.15 ± 30.57 µm. The three biometric indices decreased with age and were higher in men (p <0.05). The length of the ocular axis had a positive relationship with the depth of the anterior chamber (r = 0.411 and p <0.001) and the central corneal thickness (r = 0.141 and p <0.001). There was no relationship between anterior chamber depth and central corneal thickness (r = 0.039 and p = 0.44). Conclusion: Three ocular biometric indices decreased with age and were higher in men. The length of the ocular axis was related to the depth of the anterior chamber and the thickness of the central cornea(AU)

SOCRATES: an online tool leveraging a social contact data sharing initiative to assess mitigation strategies for COVID-19.

OBJECTIVE: Establishing a social contact data sharing initiative and an interactive tool to assess mitigation strategies for COVID-19. RESULTS: We organized data sharing of published social contact surveys via online repositories and formatting guidelines. We analyzed this social contact data in terms of weighted social contact matrices, next generation matrices, relative incidence and R[Formula: see text]. We incorporated location-specific physical distancing measures (e.g. school closure or at work) and capture their effect on transmission dynamics. All methods have been implemented in an online application based on R Shiny and applied to COVID-19 with age-specific susceptibility and infectiousness. Using our online tool with the available social contact data, we illustrate that physical distancing could have a considerable impact on reducing transmission for COVID-19. The effect itself depends on assumptions made about disease-specific characteristics and the choice of intervention(s).