Progression beim Offenwinkelglaukom besser durch personalisierte Untersuchungsintervalle erkennbar

GLAUKOM Ann Arbor – mechentel news – Am Department of Industrial and Operations Engineering der University of Michigan School of Engineering in Ann Arbor, USA, versuchten Greggory J. Schell und Kollegen festzustellen, ob bei der Beurteilung von Patienten mit einem Offenwinkelglaukom ein dynamischer und personalisierter Zeitplan für Tests des Gesichtsfeldes (visual field, VF) und Messungen des Augeninnendrucks (intraocular pressure, IOP) gegenüber festen Untersuchungsintervallen einen Vorteil in der Erkennung einer Progression der Erkrankung bringt.
Sie führten dazu eine Sekundäranalyse der Längsdaten zweier randomisierter, kontrollierter Studien durch; insgesamt handelte es sich um 571 Teilnehmer der Advanced Glaucoma Intervention Study (AGIS) und der Collaborative Initial Glaucoma Treatment Study (CIGTS). Bei den AGIS- und CIGTS-Teilnehmern waren peri- und tonometrische Daten erhoben worden, mit denen ein Kalman-Filter-Modell gefüllt und validiert wurde. Das Kalman-Filter aktualisiert die Erkenntnisse zur Krankheitsdynamik jedes Teilnehmers, wenn zusätzliche Werte von VF-Tests oder IOP-Messungen eingegeben werden. Nach Eingabe der zuletzt durchgeführten VF- und IOP-Messungen, liefert das Modell eine Vorhersage für die zukünftige Krankheitsentwicklung jedes Teilnehmers und bestimmt den Vorhersage-Fehler. Um personalisierte Zeitpläne für zukünftige VF- und IOP-Tests festzulegen, entwickelten die Autoren eine Kombination aus Kalman-Filter für die Zustandsabschätzung und des Vorhersagepotentials logistischer Regression, um die Progression des Offenwinkelglaukoms vorherzusagen. Dieser Algorithmus wurde mit festen 1-, 1,5- und 2-Jahres-Intervallen für die VF- und IOP-Untersuchungen verglichen. Hauptzielkriterien waren das Ausmass einer Verspätung bei der Diagnosestellung einer Offenwinkelglaukom-Progression, die Effektivität für die Entdeckung einer Progression und die Anzahl der VF- und IOP-Messungen, die notwendig waren, um eine Progression festzustellen. Die Teilnehmer waren in den AGIS- und CIGTS-Studien im Durchschnitt (Standardabweichung) für 6,5 (2,8) Jahre nachuntersucht worden. Das Vorhersagemodell der Autoren erreichte eine um 29% verbesserte Effektivität bei der Identifikation einer Offenwinkelglaukom-Progression (p < 0,0001) und entdeckte diese 57% eher (reduzierte Diagnoseverzögerung) (p = 0,02) gegenüber einem festen jährlichen Untersuchungsschema, wobei die Anzahl der VF-Tests und IOP-Messungen nicht anstieg. Es funktionierte sowohl für Patienten mit milder als auch mit fortgeschrittener Erkrankung gut. Das Modell führte zu signifikant mehr Testuntersuchungen bei Patienten, bei denen sich eine Offenwinkelglaukom-Progression herausstellte gegenüber nicht-progressiven Patienten (1,3 gegenüber 1,0 Untersuchungen pro Jahr; p < 0,0001). Die Autoren kommen daher im April in der Fachzeitschrift Ophthalmology zu dem Schluss, dass der Einsatz dynamischer und personalisierter Zeitpläne im Vergleich zu festen Untersuchungsintervallen die Effektivität der Vorhersage einer Offenwinkelglaukom-Progression verbessern und die Hinauszögerung einer solchen Diagnose verkürzen kann. Falls weitere Validationsstudien diese Ergebnisse bestätigen würden, könnten solche Algorithmen zu einen grossen Fortschritt im Offenwinkelglaukom-Management führen. (bs)

Autoren: Schell GJ, Lavieri MS, Helm JE, Liu X, Musch DC, Van Oyen MP, Stein JD. E-Mail: jdstein@med.umich.edu. Studie: Using Filtered Forecasting Techniques to Determine Personalized Monitoring Schedules for Patients with Open-Angle Glaucoma. Quelle: Ophthalmology. 2014 Apr 3. pii: S0161-6420(14)00185-7. doi: 10.1016/j.ophtha.2014.02.021. [Epub ahead of print] Web: http://www.aaojournal.org/article/S0161-6420%2814%2900185-7/abstract.