V Jornadas de Investigación Departamento de Oftalmología Universidad de Chile

Retina / Uveítis Prevalencia y caracterización de la población con degeneración macular asociada a la edad en el Servicio Oftalmológico del Hospital Clínico Doctor Félix Bulnes Cerda. D. Bravo 1 , M. Cabello 1 , G. Acuña 2 , F. Valenzuela 2 . 1 Escuela de Tecnología Médica, Facultad de Ciencias, Universidad Mayor. 2 Servicio de Oftalmología, Hospital Clínico Doctor Félix Bulnes Cerda. Contacto: felipe.valenzuela.p@gmail.com Objetivos Determinar la prevalencia de la Degeneración Macular Asociada a la Edad (DMAE) en la población desde los 50 años que asistieron al Servicio Oftalmológico del Hospital Clínico Doctor Félix Bulnes Cerda (HFBC). Métodos Estudio cuantitativo, no experimental, descriptivo y transversal. Se pesquisó a pacientes desde los 50 años en el HFBC entre marzo – mayo de 2023. Se les realizó retinografía y tomografía de coherencia óptica. Los exámenes sospechosos de DMAE fueron derivados al médico oftalmólogo para su diagnóstico. Además, las retinografías fueron analizadas por el software MyOphtAI. Se incluyeron a todos los pacientes que firmaron el consentimiento, excluyendo aquellos con catarata subcapsular posterior, catarata nuclear densa y alta miopía. Resultados Se incluyeron 563 ojos de 302 pacientes. La media de edad fue 69,7±10,02 años. Del total de pacientes, 38 (12,6%) fueron diagnosticados con DMAE. La prevalencia según estadios temprano, intermedio y avanzado fue del 6,0%, 1,0% y 5,6%, respectivamente. Las prevalencias de acuerdo con el género fueron de 7,9% femenino y 4,6% masculino. Según resultados obtenidos por la Inteligencia Artificial (IA), 55 ojos (9,8%) fueron patológicos y 5 (9,1%) no patológicos. Dentro de los factores de riesgos modificables se consideraron tabaquismo e hipertensión arterial. Conclusión Los resultados contribuyeron a estimar la prevalencia y caracterización de la DMAE, enfermedad que está aumentando debido al envejecimiento y aumento de la esperanza de vida. Se destacó el potencial de la IA para mejorar el diagnóstico. Por consiguiente, debido a la escasez de información a nivel local, esta investigación contribuye al conocimiento clínico nacional. 24