CVS-Q teen©: síndrome visual informático en adolescentes y su relación con libros de texto digitales

Abstract

Objetivo: Analizar la prevalencia y la evolución del síndrome visual informático en estudiantes de secundaria y bachillerato mediante el CVS-Q© adaptado y validado para adolescentes, según empleen libros en papel o en soporte digital. Método: Se adaptará el CVS-Q© mediante un pilotaje en adolescentes y un grupo nominal compuesto por especialistas en salud visual, profesorado y padres/madres. Se evaluarán la calidad y la aplicabilidad de la versión resultante (CVS-Q teen©) y se realizará un estudio de validación con pruebas visuales, retest y análisis psicométrico. Posteriormente, se realizará un estudio prospectivo longitudinal con cuatro medidas repetidas en adolescentes de dos institutos de San Juan de Alicante (uno ha sustituido libros por tabletas). Se medirá el síndrome visual informático mediante el CVS-Q teen© con tres seguimientos. Se analizará la prevalencia de síndrome visual informático según factores sociodemográficos, visuales y de uso de dispositivos digitales. Se realizarán modelos de regresión logística con efecto aleatorio por estudiante y tiempo de uso.

Objective: To analyse the prevalence and progression of computer vision syndrome in secondary and high school students with the CVS-Q© adapted and validated for adolescents, depending on whether they use textbooks or digital books. Method: The CVS-Q© will be adapted by a pilot study in adolescents and a nominal group of visual health specialists, teachers and parents. The resulting version (CVS-Q teen©) will be tested to confirm its quality and applicability and a validation study will be done with visual tests, retest and psychometric analysis. Subsequently, a prospective longitudinal study with four repeated measures will be carried out in adolescents from two secondary schools of San Juan de Alicante (one has replaced textbooks by tablets). Computer vision syndrome will be measured by the CVS-Q teen© with three follow-ups. The prevalence of computer vision syndrome will be analysed according to sociodemographic, visual and digital device use variables. Logistic regression models will be performed, with random effect by student and time of use.