[en] The digital age has transformed visual care making it possible to perform remote optometric consultations and visual tests (tele-optometry). However, excessive use of electronic devices could cause the onset or progression of myopia. A series of studies are carried out that analyze the use of smartphones as a tool, both for the measurement of illuminance, the time and distance of use (digital habits) and its possible effects on myopia, as well as monitoring the possible refractive change and visual acuity (VA) of the user. In a first study, objective measurements of digital habits were taken in a group of young people in which no type of alert was used (passive group) and in another group in which minimum use, distance or lighting alerts were used (active group). The active group presented a mean distance of use of the device of 343 ± 32 mm compared to the passive group with 307 ± 57 mm (p = 0.019). There were no differences (p = 0.461) in terms of illuminance between groups. A weak correlation was found between the spherical equivalent and digital habits. In a second study, the accuracy of the illuminance measurements taken by the device's light sensor was analyzed and an original method of facial illuminance measurement was studied. The results showed that the light sensor responds in a very linear way to illuminance variation (R2 > 0.98) although it overestimates or underestimates the luminance values depending on the type of light source. For a typical indoor light source, the illuminance measurement was 25% below the actual value. The proposed method allows a measurement of facial illumination with a mean error of 27%. In a third study, several experiments were carried out in order to find out if it is possible to accurately measure VA with a smartphone and a mobile application (app) that uses white or blue light stimuli. Regarding the use of white light, a difference of 0.01 logMAR (p > 0.47) was found between the VA measurement with a smartphone and the clinical measurement. Regarding the use of blue light, after determining a mean value of -0.67 ± 0.21 D for the longitudinal chromatic aberration between blue and white pixels of OLED screens of a smartphone, 90% of the subjects had a VA value that was 0.15 logMAR greater for white light than blue light. Finally, in a fourth study, far point (FP) measurements were taken with an app using blue light in subjects who had various amounts of induced myopia. The results showed a good correlation between induced myopia and that obtained from the FP measured with the app (R2 = 0.80). The mean difference between the two methods was 0.46 ± 0.23 D. Near point (NP) measurements were also taken in presbyopes, by inducing a certain addition in the subjects, and a good correlation was found between the induced addition and that obtained from the measured NP with the app (R2 = 0.81). The mean difference between both methods was 0.03 ± 0.40 D. The main conclusions of the work are that with current smartphones it is possible to measure: digital habits and modify at least the distance of use of the smartphone; facial illuminance within the accuracy limits of the device sensor; VA, although the VA in blue is slightly lower than that obtained clinically; the position of the far and near point with relatively accuracy.

[es] La era digital ha transformado la atención visual haciendo posible realizar consultas optométricas y test visuales a distancia (tele-optometría). Sin embargo, el uso excesivo de los dispositivos electrónicos podría causar la aparición o progresión de la miopía. Se realizan una serie de estudios que analizan el uso de los smartphones como herramienta, tanto para la medida de la iluminación ambiental, el tiempo y distancia de uso (hábitos digitales) y de sus posibles efectos en la miopía, como de seguimiento del posible cambio en agudeza visual (AV) y refractivo del usuario. En un primer estudio se tomaron medidas objetivas de hábitos digitales en un grupo de jóvenes en el que no se usaba ningún tipo de alerta (grupo pasivo) y en otro grupo en el que se usaron alertas de distancia mínima de uso o de iluminación (grupo activo). El grupo activo presentó un valor medio distancia de uso del dispositivo de 343 ± 32 mm frente al pasivo con 307 ± 57 mm (p = 0,019). No hubo diferencias (p = 0,461) en cuanto la iluminación ambiental entre grupos. Se encontró una correlación débil entre el equivalente esférico y los hábitos digitales. En un segundo estudio se analiza la exactitud de las medidas de iluminancia tomadas por el sensor de luz del dispositivo y se estudia un método original de medida de la iluminancia facial. Los resultados mostraron que el sensor de luz responde de una forma muy lineal a variación de la iluminancia (R2 > 0,98) aunque sobreestima o subestima los valores de luminancia según el tipo de fuente. Para una fuente típicamente de interiores, la medida de la iluminancia fue del 25% por debajo del valor real. El método propuesto permite una medida de la iluminación facial con un error medio del 27%. En un tercer estudio se realizaron varios experimentos con el fin de conocer si es posible medir con precisión la AV con un smartphone y una aplicación (app) que usa estímulos en luz blanca o en azul. En cuanto al uso de luz blanca, se encontró una diferencia de 0.01 logMAR (p > 0.47) entre la medida de la AV con un smartphone y la medida clínica. En cuanto al uso de la luz azul, tras la determinación de un valor medio de -0,67 ± 0,21 D para la aberración cromática longitudinal entre pixeles azules y blancos de pantallas OLED de un smartphone, se encontró en el 90% de los sujetos una AV de 0,15 logMAR mayor para luz blanca que en azul. Por último, en un cuarto estudio se tomaron medias del punto remoto (PR) con una app utilizando luz azul en sujetos a los que se les indujeron ciertos valores de miopía. Los resultados mostraron una buena correlación entre la miopía inducida y la obtenida a partir del PR medido con la app (R2 = 0,80). La diferencia media entre ambos métodos fue 0,46 ± 0,23 D. También se tomaron medidas de punto próximo (PP) en présbitas induciendo a los sujetos una cierta adición y se encontró una buena correlación entre la adición inducida y la obtenida a partir del PP medido con la app (R2 = 0,81). La diferencia media entre ambos métodos fue 0,03 ± 0,40 D. En conclusión, con los actuales smartphones es posible medir: los hábitos digitales y modificar al menos la distancia de uso del smartphone; la iluminancia facial dentro de los límites de precisión del sensor del dispositivo; la AV, aunque la AV en azul es ligeramente inferior a la obtenida clínicamente; la posición del punto remoto y el próximo de forma relativamente precisa.