Demuestran que los filtros bloqueadores de luz azul en dispositivos electrónicos no mejoran la fatiga visual
Un equipo internacional de científicos, entre los que se encuentran investigadores del departamento de Óptica de la Universidad de Granada, ha encontrado que los filtros bloqueadores de la luz azul de los dispositivos electrónicos (teléfonos móviles, tablets, ordenadores…) no influyen en los síntomas de fatiga visual o la actividad electromiográfica del músculo “orbicularis oculi” durante la realización de una tarea de lectura en un ordenador durante 30 minutos en sujetos jóvenes y sanos.
Fuente: Universidad de Granada
Un equipo internacional de científicos, entre los que se encuentran investigadores del departamento de Óptica de la Universidad de Granada (UGR), ha encontrado que los filtros bloqueadores de la luz azul de los dispositivos electrónicos (teléfonos móviles, tablets, ordenadores…) no influyen en los síntomas de fatiga visual o la actividad electromiográfica del músculo “orbicularis oculi” durante la realización de una tarea de lectura en un ordenador durante 30 minutos en sujetos jóvenes y sanos.
Investigadores del departamento de Óptica de la Universidad de Granada (UGR).
Existe una gran controversia sobre la efectividad de estos filtros bloqueadores de luz azul, los cuales pueden implementarse en lentes oftálmicas, lentes de contacto o en la propia pantalla del dispositivo, para evitar los síntomas y signos visuales asociados al síndrome visual informático. Sin embargo, existen grandes campañas de marketing sobre la importancia del uso de estos filtros para presumiblemente prevenir diferentes efectos adversos.
Para realizar este estudio, 23 sujetos jóvenes sin alteraciones de la función visual realizaron una tarea de lectura durante 30 minutos en un ordenador situado a 50 centímetros. Se llevaron a cabo dos sesiones idénticas en orden contrabalanceado, con la única diferencia del uso de un filtro bloqueador de luz azul para ordenador en una de estas sesiones.
Los investigadores de la UGR realizaron un análisis bayesiano de sus datos, lo que les ha permitido concluir que el uso de un filtro bloqueador de luz azul es inefectivo para reducir la sintomatología visual y la actividad electromiográfica del músculo “orbicularis oculi” asociada a realización de una tarea de lectura durante 30 minutos.
Los resultados mostraron que la tarea de lectura provocaba un aumento significativo de la sintomatología visual, pero estos cambios en el nivel de sintomatología eran independientes del uso del filtro bloqueador de luz azul.
Los filtros bloqueadores de luz azul se comercializan para aliviar los síntomas y signos visuales asociados al uso de dispositivos electrónicos (teléfonos móviles, tablets, ordenadores…).
“Este estudio corrobora resultados previos tanto de este grupo de investigación como de otros investigadores sobre la inefectividad de los filtros bloqueadores de luz azul que actualmente se comercializan para aliviar los síntomas y signos visuales asociados al uso de dispositivos electrónicos”, destaca Jesús Vera Vílchez, investigador principal, perteneciente al departamento de Óptica de la Universidad de Granada.
Referencia bibliográfica:
Vera, J., Redondo, B., Ortega-Sanchez, A., Molina-Molina, A., Molina, R., Rosenfield, M., & Jiménez, R. (2022). Blue-blocking filters do not alleviate signs and symptoms of digital eye strain. Clinical and Experimental Optometry, 1-6. doi: 10.1080/08164622.2021.2018914
Últimas publicaciones
El objetivo del Plan, con una vigencia de cinco años, es garantizar la plena igualdad de trato y oportunidades de mujeres y hombres, consolidando un camino ya emprendido por la organización, promovida por la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación
Sigue leyendo
El Espacio Creativo Cultural Santa Clara del Ayuntamiento de Palma del Río acoge la exposición ‘Paseo Matemático al-Ándalus’ de la Fundación Descubre / Consejería de Universidad, Investigación e Innovación de la Junta de Andalucía, una muestra que podrá visitarse hasta el próximo 14 de octubre.
Sigue leyendo
Un equipo de investigación de la Universidad de Málaga presenta una herramienta estadística para identificar de forma precisa conexiones cerebrales incluso cuando la señal está distorsionada e incompleta. Este modelo es aplicable a contextos clínicos como el estudio de enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer o el Parkinson, el procesamiento del lenguaje o el desarrollo neurotecnológico.
