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Objetivo: Comparar a qualidade das imagens da retina capturadas com um retinógrafo portátil acoplado a um smartphone com aquelas adquiridas com um retinógrafo comercial padrão e analisar a concordância na determinação da relação escavação/ cabeça do nervo óptico em um coorte de pacientes de um serviço oftalmológico.
Métodos: Cinquenta pacientes de um serviço oftalmológico secundário foram submetidos a uma avaliação do fundo de olho bilateral, sob midríase, utilizando o retinógrafo portátil acoplado a um smartphone e o retinógrafo comercial padrão (4 imagens por paciente). Dois oftalmologistas experientes avaliaram a qualidade de todas as imagens e atribuíram a elas uma pontuação entre 1 e 5, de acordo com a escala Likert. Os fatores relacionados a qualidade das imagens foram avaliados utilizando uma análise de regressão multivariada. Dois oftalmologistas determinaram de forma mascarada a relação da escavação/ cabeça do nervo óptico de cada imagem e a concordância intra e interobservador foi calculada.
Resultados: Noventa e oito imagens de 49 pacientes foram utilizadas neste estudo para análise de qualidade. Dez imagens de cinco pacientes (quatro do retinógrafo comercial padrão e um do retinógrafo portátil acoplado a um smartphone) foram excluídas das análises de concordância devido à baixa qualidade das mesmas, mas foram considerados nas análises de qualidade. Dos cinco pacientes com imagens excluídas, quatro foram capturadas pelo retinógrafo comercial padrão e uma pelo retinógrafo portátil acoplado a um smartphone. As medianas (intervalo interquartil) da qualidade das imagens não apresentaram diferença estatística entre o retinógrafo portátil acoplado a um smartphone e o retinógrafo comercial padrão (4 [4-5] versus 4 [3-4] respectivamente, p=0.06). As imagens obtidas com o retinógrafo comercial padrão e o diagnóstico de opacidade de meios apresentou uma correlação negativa com a qualidade da imagem. As concordâncias intraobservador (ICC =0,82, p<0,001 e 0,83, p<0,001, para o examinador 1 e 2, respectivamente) e interobservador (ICC = 0,70, p=0,001 e 0,81, p<0.001, para o retinógrafo portátil acoplado a um smartphone e retinógrafo comercial padrão, respectivamente) foram excelentes e estatisticamente significativas.
Conclusões: Nossos resultados sugerem que o retinógrafo portátil acoplado a um smartphone apresenta uma qualidade de imagem semelhante ao retinógrafo comercial padrão, com concordância significativa na análise da relação escavação-cabeça do nervo óptico. Além dos bons resultados apresentados, o retinógrafo portátil acoplado a um smartphone pode ser considerado uma alternativa portátil de baixo custo para documentação de retina em cenários futuros de telemedicina.

Keywords: Fotografia/instrumentação; Smartphone; Nervo óptico; Telemedicina

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Introdução: Os oftalmologistas têm alto risco de contrair a doença do Coronavírus-19 devido à proximidade com os pacientes durante os exames com lâmpada de fenda. Usamos um modelo de computação para avaliar a eficácia das proteções para lâmpadas de fenda e propusemos uma nova proteção ergonomicamente projetada.
Métodos: As simulações foram realizadas no software comercial Star-CCM +. Os aerossóis de gotículas foram considerados 100% de água em fração de volume com distribuição de diâmetro de partícula representada por uma média geométrica de 74,4 ± 1,5 (desvio padrão) μm ao longo de uma duração de quatro minutos. A massa total de gotículas de água acumulada no manequim e a massa expelida pela boca do paciente foram medidas em três condições diferentes: 1) Sem protetor de lâmpada de fenda, 2) com protetor padrão, 3) Com o novo protetor proposto.
Resultados: A massa total acumulada das gotas de água (kg) e a porcentagem da massa expelida acumulada no escudo para cada uma das respectivas condições foram; 1) 5,84e-10 kg (28% do peso total da partícula emitida que assentou no manequim), 2) 9,14e-13 kg (0,045%), 3,19e-13 (0,015%). O escudo padrão foi capaz de proteger 99,83% das partículas que, de outra forma, teriam se depositado no manequim, o que é semelhante a 99,95% para o projeto proposto.
Conclusão: Protetores com lâmpada de fenda são ferramentas eficazes de controle de infecção contra gotículas respiratórias. O protetor proposto mostrou eficácia comparável em comparação com os protetores de lâmpada de fenda convencionais, mas potencialmente oferece uma melhor ergonomia para oftalmologistas durante o exame de lâmpada de fenda.

Keywords: Oftalmologistas; Infeções por coronavírus/prevenção & controle; Pandemias; Gotículas lipídicas; SARS-CoV-2; Lâmpada de fenda; Simulação por computador; Equipamentos de proteção; Desenho de equipamento.

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Objetivo: Caracterizar a população com suspeita de glaucoma encaminhada a um centro público terciário no sul do Brasil e avaliar diferenças no dano dos parâmetros funcionais e estruturais entre os pacientes diagnosticados com diferentes tipos de glaucoma e aqueles classificados como normais e aqueles mantidos como suspeitos de glaucoma.
Métodos: Esta é uma coorte dos pacientes encaminhados para o setor de glaucoma suspeito do Hospital Nossa Senhora da Conceição, Porto Alegre - BR, no período de março de 2016 a dezembro de 2018. Os pacientes foram acompanhados até obterem exames confiáveis (exame oftalmológico completo, campimetria visual, tomografia de coerência óptica) para serem classificados como: normal, glaucoma suspeito, glaucoma com pressão intraocular elevada, glaucoma de pressão normal ou hipertenso ocular.
Resultados: Um total de 135 pacientes foram incluídos neste estudo, sendo que destes, 117 pacientes completaram todos os exames e foram incluídos neste estudo. A maioria dos pacientes foi considerada normal (36,8%), seguido por glaucoma suspeito (25,64%), glaucoma de pressão normal (18,8%), glaucoma com pressão intraocular elevada (12%) e hipertensão ocular (6%). A principal razão para encaminhamento foi escavação do nervo óptico aumentada. Pacientes com glaucoma de pressão normal eram em média mais velhos que os demais (p=0,03). Esses também apresentavam índice de campo visual e desvio médio da campimetria visual piores que sujeitos normal, com suspeita de glaucoma e hipertensos oculares, e tinham a camada de fibra nervosa medida pela tomografia de coerência óptica mais fina que normais e suspeitos de glaucoma (p<0,002). Os pacientes com glaucoma de pressão elevada não diferiram significativamente dos outros grupos.
Conclusão: Pacientes com glaucoma de pressão normal tendem a ser diagnosticados mais tardiamente devido ao fato da pressão intraocular não estar elevada, logo a escavação do disco óptico deve ser maior para gerar a suspeita de glaucoma. Neste estudo, paciente com glaucoma de pressão normal apresentaram doença mais avançada no momento do diagnóstico em comparação com os outros grupos.

Keywords: Glaucoma/diagnóstico; Hipertensão ocular; Glaucoma de ângulo aberto/diagnóstico; Glaucoma de ângulo fechado/diagnóstico; Atenção terciária à saúde; Padrões de prática médica

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PURPOSE: This pilot study evaluated the diagnostic accuracy of a deep learning model for detecting pterygium in anterior segment photographs taken using smartphones in the Brazilian Amazon. The model’s performance was benchmarked against assessments made by experienced ophthalmologists, considered the clinical gold standard.
METHODS: In this cross-sectional study, 38 participants (76 eyes) from Barcelos, Brazil, were enrolled. Trained nonmedical health workers captured high-resolution anterior segment images using smartphones. These images were analyzed using a deep learning model based on the MobileNet-V2 convolutional neural network. Diagnostic metrics–including sensitivity, specificity, accuracy, positive predictive value, negative predictive value, and area under the receiver operating characteristic curve–were calculated and compared with the ophthalmologists’ evaluations.
RESULTS: The deep learning model achieved a sensitivity of 91.43%, specificity of 90.24%, positive predictive value of 88.46%, negative predictive value of 92.79%, and an area under the curve of 0.91. Logistic regression revealed no statistically significant association between pterygium and demographic variables such as age or gender.
CONCLUSIONS: The deep learning model demonstrated high diagnostic performance in identifying pterygium in a remote Amazonian population. These preliminary findings support the potential use of artificial intelligence–based tools to facilitate early detection and screening in underserved regions, thereby enhancing access to ophthalmic care.

Keywords: Pterygium/diagnostic imaging; Smartphone; Diagnostic techniques, ophthalmological; Deep learning; Telemedicine; Artificial intelligence; Cross-sectional studies; Brazil/epidemiology

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OBJETIVO: Analisar a teleconsulta em um hospital público de ensino oftalmológico, durante o período da pandemia do COVID-19.
MÉTODOS: Foram revisados os registros médicos dos pacientes que solicitaram teleconsulta oftalmológica, no período de Junho de 2020 a Março de 2021. Os resultados incluem dados demográficos, sintomas de queixas oculares e hipóteses diagnósticas. Além disso, foram analisados dados da pesquisa de satisfação aplicada após cada teleconsulta.
RESULTADOS: Um total de 161 prontuários foram revisados. A idade média dos pacientes foi de 45.98 ± 17.57 (8 a 90) anos, a maioria mulheres, 113 (70,20%). Apenas 57 (35,60%) eram pacientes acompanhados no hospital previamente. A principal razão pela busca pela teleconsulta foi o erro refracional, 73 (45.43%), seguido de olho seco, 16 (9.93%), pterígio, 13 (8.07%). Outros motivos foram o acompanhamento de doenças prévias como glaucoma, retinopatias, miopia, estrabismo e ceratocone. Quanto a pesquisa de satisfação, 151(93,87%) pacientes responderam a pesquisa on-line. A maioria deles mostrou-se satisfeito com a teleconsulta (94.03%) e fariam uma nova teleconsulta (90.06%).
CONCLUSÃO: A teleconsulta pode auxiliar a saúde pública em oftalmologia podendo ser utilizada em hospitais universitários. Embora o erro refracional tenha sido o motivo mais frequente nas consultas, os pacientes mostraram-se satisfeitos com essa modalidade de atendimento que serve como um serviço de orientação.

Keywords: COVID-19; Telemedicina; Pandemias; Consulta remota; Oftalmopatias/diagnóstico; Hospitais públicos

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Objetivo: Avaliar o desempenho de classificação de modelos ou arquiteturas de rede neural convolucional pré-treinadas usando um conjunto de dados de imagem de fundo de olho contendo oito rótulos de doenças diferentes.
Métodos: Neste artigo, o conjunto de dados de reconhecimento inteligente de doenças oculares publicamente disponível foi usado para o diagnóstico de oito rótulos de doenças diferentes. O banco de dados de reconhecimento inteligente de doenças oculares tem um total de 10.000 imagens de fundo de olho de ambos os olhos de 5.000 pacientes para oito categorias que contêm rótulos saudáveis, retinopatia diabética, glaucoma, catarata, degeneração macular relacionada à idade, hipertensão, miopia, outros. Investigamos o desempenho da classificação de doenças oculares construindo três arquiteturas de rede neural convolucional pré-treinadas diferentes, incluindo os modelos VGG16, Inceptionv3 e ResNet50 com otimizador de Momento Adaptativo. Esses modelos foram implementados no Google Colab o que facilitou a tarefa sem gastar horas instalando o ambiente e suportando bibliotecas. Para avaliar a eficácia dos modelos, o conjunto de dados é dividido em 70% para treinamento, 10% para validação e os 20% restantes utilizados para teste. As imagens de treinamento foram expandidas para 10.000 imagens de fundo de olho para cada tal.
Resultados: Observou-se que o modelo ResNet50 alcançou acurácia de 97,1%, sensibilidade de 78,5%, especificidade de 98,5% e precisão de 79,7% e teve a melhor área sob a curva e pontuação final para classificar a categoria da catarata (área sob a curva=0,964, final=0,903). Em contraste, o modelo VGG16 alcançou uma precisão de 96,2%, sensibilidade de 56,9%, especificidade de 99,2% e precisão de 84,1%, área sob a curva 0,949 e pontuação final de 0,857.
Conclusão: Esses resultados demonstram a capacidade das arquiteturas de rede neural convolucional pré-treinadas em identificar doenças oftalmológicas a partir de imagens de fundo de olho. ResNet50 pode ser uma boa solução para resolver problemas na detecção e classificação de doenças como glaucoma, catarata, hipertensão e miopia; Inceptionv3 para degeneração macular relacionada à idade e outras doenças; e VGG16 para retinopatia normal e diabética.

Keywords: Redes neurais de computação; Aprendizado profundo; Processamento de imagem assistida por computador; VGG16; Inceptionv3; ResNet50; Fundo de olho; Oftalmopatias.

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PURPOSE: Standard automated perimetry has been the standard method for measuring visual field changes for several years. It can measure an individual’s ability to detect a light stimulus from a uniformly illuminated background. In the management of glaucoma, the primary objective of perimetry is the identification and quantification of visual field abnormalities. It also serves as a longitudinal evaluation for the detection of disease progression. The development of artificial intelligence-based models capable of interpreting tests could combine technological development with improved access to healthcare.
METHODS: In this observational, cross-sectional, descriptive study, we used an artificial intelligence-based model [Inception V3] to interpret gray-scale crops from standard automated perimetry that were performed in an ophthalmology clinic in the Brazilian Amazon rainforest between January 2018 and December 2022.
RESULTS: The study included 1,519 standard automated perimetry test results that were performed using Humphrey HFA-II-i-750 (Zeiss Meditech). The Subsequently, 70%, 10%, and 20% of the dataset were used for training, validation, and testing, respectively. The model achieved 80% (68.23%–88.9%) sensitivity and 94.64% (88.8%–98%) specificity for detecting altered perimetry results. Furthermore, the area under the receiver operating characteristic curve was 0.93.
CONCLUSIONS: The integration of artificial intelligence in the diagnosis, screening, and monitoring of pathologies represents a paradigm shift in ophthalmology, enabling significant improvements in safety, efficiency, availability, and accessibility of treatment.

Keywords: Glaucoma; Disease progression; Perimetry; Visual Fields; Visual field tests; Artificial intelligence; Neural networks, computers; Machine learning

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OBJETIVOS: À medida que a utilização de equipamentos digitais no emprego aumenta, a avaliação do seu efeito na saúde visual necessita de ferramentas válidas e robustas. Este estudo teve como objetivo traduzir, adaptar culturalmente e validar para português o Questionário da Síndrome Visual do Computador (CVS-Q^©).
MÉTODOS: O procedimento foi realizado em 5 fases: tradução direta, síntese da tradução, tradução inversa, consolidação por um painel de especialistas, e pré-teste. Para fazer o pré-teste foi realizado um estudo piloto transversal aplicado a uma amostra de 26 participantes que completaram a versão pré-final da versão portuguesa do CVS-Q^©, questionando por dificuldades, compreensão e sugestões de melhoria do questionário. Para avaliar a confiança e validade da versão portuguesa do CVS-Q^©foi realizado um estudo transversal de validação em uma amostra diferente (280 funcionários).
RESULTADOS: No pré-teste, 96.2% dos participantes não apresentaram dificuldades no preenchimento do questionário, enquanto 84.0% indicaram que era claro e compreensível. Obteve-se, então, o CVS-Q^© em português (Questionário da Síndrome Visual do Computador, CVS-Q PT^©). A sua validação revelou uma boa consistência interna da sua escala (Cronbach's alpha=0.793), boa estabilidade temporal (coeficiente de correlação interclasse=0.847; 95% CI 0.764-0.902, kappa=0.839), sensibilidades e especificidades adequadas (78.5% e 70.7%, respetivamente), boa capacidade de discriminação (área abaixo da curva=0.832; 95% CI 0.784-0.879), e uma adequada validade da convergência com o índice de doença da superfície ocular (ocular surface disease index - OSDI; coeficiente de correlação de Spearman=0.728, p<0.001). A análise fatorial revelou um único fator responsável por explicar a variância comum em 37.7%. Um funcionário com uma pontuação ≥7 pontos sofria de síndrome visual do computador.
CONCLUSÃO: O CVS-Q PT^© pode ser considerada uma ferramenta intuitiva, de fácil interpretação e com boas propriedades psicométricas para avaliar a síndrome visual do computador em funcionários portugueses expostos a ecrãs digitais. Este questionário facilitará as decisões sobre medidas preventivas, intervenções e tratamento, e a comparação entre as populações expostas em diferentes países de língua portuguesa.

Keywords: Síndrome visual do computador; Dispositivos digitais; Saúde ocular; Estudo de validação; Propriedades psicométricas; Inquéritos e questionários

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PURPOSE: Evaluation of lid contour and marginal peak point changes to compare outcomes of external levator advancement and Müller’s muscle conjunctival resection surgery in unilateral ptosis.
METHODS: We reviewed the charts of unilateral ptosis patients who underwent external levator advancement or Müller’s muscle conjunctival resection. Eyelid contour analysis was conducted on preoperative and 6-month postoperative digital images. This was performed with the multiple margin reflex distances technique, measuring the vertical distance from a line intersecting the center of the pupil to the eyelid margin at 10 positions at 2 mm intervals. The marginal peak point changes were analyzed digitally using the coordinates of the peak point according to the pupil center. Each position’s mean distance was compared preoperatively, postoperatively, and with the fellow eyelid.
RESULTS: Sixteen patients underwent external levator advancement and 16 patients had Müller’s muscle conjunctival resection. The mean margin reflex distance was improved by both techniques (1.46 vs. 2.43 mm and 1.12 vs. 2.25 mm, p=0.008 and p=0.0001 respectively) and approached that of the fellow eyelid (2.43 vs. 2.88 and 2.25 vs. 2.58 mm, p=0.23 and p=0.19, respectively). However, statistically significant lid margin elevation was limited to between the N6 and T6 points in the external levator advancement group. Whereas, significant elevation was achieved along the whole lid margin in the Müller’s muscle conjunctival resection group. The marginal peak point was shifted slightly laterally in the external levator advancement group (p=0.11).
CONCLUSIONS: Both techniques provide effective lid elevation, however, the external levator advancement’s effect lessens toward the canthi while Müller’s muscle conjunctival resection provides more uniform elevation across the lid margin. The margin reflex distance alone is not sufficient to reflect contour changes.

Keywords: Blepharoptosis; Eyelids; Conjunctiva; Oculomotor muscles; Image processing, computer-assisted; Treatment outcome

Abstract

PURPOSE: To assess the effect of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic on cataract surgery by residents who had mandatory surgical simulator training during residency.
METHODS: In this retrospective, observational analytical study, the total number of cataract surgeries and surgical complications by all senior residents of 2019 (2019 class; prepandemic) and 2020 (2020 class; affected by the reduced number of elective surgeries due to the COVID-19 pandemic) were collected and compared. All residents had routine mandatory cataract surgery training on a virtual surgical simulator during residency. The total score obtained by these residents on cataract challenges of the surgical simulator was also evaluated.
RESULTS: The 2020 and 2019 classes performed 1275 and 2561 cataract surgeries, respectively. This revealed a reduction of 50.2% in the total number of procedures performed by the 2020 class because of the pandemic. The incidence of surgical complications was not statistically different between the two groups (4.2% in the 2019 class and 4.9% in the 2020 class; p=0.314). Both groups also did not differ in their mean scores on the simulator’s cataract challenges (p<0.696).
CONCLUSION: Despite the reduction of 50.2% in the total number of cataract surgeries performed by senior residents of 2020 during the COVID-19 pandemic, the incidence of surgical complications did not increase. This suggests that surgical simulator training during residency mitigated the negative effects of the reduced surgical volume during the pandemic.

Keywords: COVID-19; Pandemics; Cataract extraction/education; Internship and residency/methods; Simulation training/methods; Phacoemulsification/education; Surgery, computer-assisted; Computer simulation; Clinical competence; Ophthalmology/education

Abstract

PURPOSE: Timely screening and treatment are essential for preventing diabetic retinopathy blindness. Improving screening workflows can reduce waiting times for specialist evaluation and thus enhance patient outcomes. This study assessed different screening approaches in a Brazilian public healthcare setting.
METHODS: This retrospective study evaluated a telemedicine-based diabetic retinopathy screening implemented during the COVID-19 pandemic and compared it with in-person strategies. The evaluation was conducted from the perspective of a specialized referral center in an urban area of Central-West Brazil. In the telemedicine approach, a trained technician would capture retinal images by using a handheld camera. These images were sent to specialists for remote evaluation. Patient variables, including age, gender, duration of diabetes diagnosis, diabetes treatment, comorbidities, and waiting time, were analyzed and compared.
RESULTS: In total, 437 patients with diabetes mellitus were included in the study (mean age: 62.5 ± 11.0 years, female: 61.7%, mean diabetes duration: 15.3 ± 9.7 years, insulin users: 67.8%). In the in-person assessment group, the average waiting time between primary care referral and specialist evaluation was 292.3 ± 213.9 days, and the referral rate was 73.29%. In the telemedicine group, the average waiting time was 158.8 ± 192.4 days, and the referral rate was 29.38%. The telemedicine approach significantly reduced the waiting time (p<0.001) and significantly lowered the referral rate (p<0.001).
CONCLUSION: The telemedicine approach significantly reduced the waiting time for specialist evaluation in a real-world setting. Employing portable retinal cameras may address the burden of diabetic retinopathy, especially in resource-limited settings.

Keywords: Telemedicine/methods; Diabetic retinopathy; Diagnostic screening programs; Vision screening; Practice patterns, physicians

Abstract

OBJETIVO: A diabetes mellitus é considerada uma epidemia global e causa de baixa visual em países em desenvolvimento. Este estudo foi realizado com o objetivo de avaliar a viabilidade do retinógrafo portátil e análise remota de imagens associada a questionário virtual para o rastreio de retinopatia diabética em Unidades Básicas de Saúde da cidade de Ribeirão Preto/SP durante a pandemia de Covid-19.
MÉTODOS: Trezentos e sessenta pacientes compareceram a campanha. O acolhimento foi realizado na Unidade Básica de Saúde pela equipe de enfermagem, respeitando medidas de prevenção do Covid-19 Os realizou-se aferição da pressão arterial e glicemia capilar seguida de dilatação. Dados demográficos e sociais foram coletados através de questionário on-line padronizado via smartphone e realizou-se a triagem da retinopatia diabética através da obtenção de imagens com retinógrafos portáteis realizados por residentes de oftalmologia previamente treinados, com a aquisição de 2 imagens padronizadas de 45^o: uma do segmento posterior e outra nasal ao nervo óptico.
RESULTADOS: Trezentos e sessenta pacientes foram atendidos durante a campanha. Dez pacientes (1,02%) foram excluídos devido à opacidade de meios e impossibilidade de obtenção de imagens de fundo de olho. Foram avaliados 350 pacientes, 64% do sexo feminino, 45% entre 55 e 70 anos e 55% brancos. A Campanha foi a primeira avaliação de retina para 40,5% dos pacientes e 47,56% apresentavam diabetes mellitus há mais de 10 anos. Na análise comparativa da classificação da retinopatia diabética segundo Early Treatment Diabetic Retinopathy Study (triagem X Nuvem) observou-se uma diferença de 7,8% nos resultados. Retinopatia diabética leve foi observada em 12,23%, moderada em 6,31%, proliferativa em 2,58%; edema macular presente em 4,58% e ausência de retinopatia diabética em 72,78% dos pacientes.
CONCLUSÃO: A utilização de retinógrafos portáteis juntamente a telemedicina, para o rastreamento da retinopatia diabética pode ser considerada uma alternativa eficiente para triagem e diagnóstico da retinopatia diabética dentro ou fora do cenário pandêmico, auxiliando na prevenção de perda visual pelo diabetes.

Keywords: Retinopatia diabética/diagnóstico; Covid-19; Retina/diagnóstico por imagem; Oftalmologia/instrumentação; Oftalmoscópicos; Sistemas automatizados de assistência junto ao leito; Telemedicina/métodos

Abstract

O reconhecimento sobre a comunicação de más notícias como mitigadora de conversas difíceis por outras especialidades médicas, incentiva o estudo desta temática na oftalmologia. Sendo assim, o objetivo deste estudo é revisar a produção de pesquisas científicas sobre a comunicação de más notícias em oftalmologia. Para isso, foi realizada uma revisão de literatura. As bases de dados utilizadas foram MEDLINE/PUBMED, EMBASE, LILACS, SCOPUS, COCHRANE e SCIELO. Dois revisores independentes leram todos os artigos e selecionaram a amostra final. Sete artigos foram escolhidos nos formatos de artigo original, revisão, editorial, comunicação oral e correspondência. Os oftalmologistas estão preocupados em comunicar as más notícias de forma eficaz, mas faltam estudos sobre o tema. No entanto, há uma crescente percepção de que o treinamento de comunicação de más notícias aumenta a confiança dos médicos na comunicação, beneficiando a relação terapêutica. Portanto, seria valioso incluir este treinamento no currículo das residências.

Keywords: Comunicação de más notícias; Comunicação; Competência Clínica, Relações médico-paciente; Oftalmologia; Revelação da verdade