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Kombination aus CLS-Parametern und IOP zeigt Unterschiede zwischen gesunden und POAG-Augen

Kombination aus CLS-Parametern und IOP

zeigt Unterschiede zwischen gesunden und POAG-Augen

GLAUCOMA Cambridge – mechentel news – In einer internationalen Studie unter Federführung von Keith R. Martin aus der Augenklinik des Cambridge University Hospitals NHS Foundation Trust, UK, wurde untersucht, ob die auf einem Kontaktlinsensensor (CLS) basierenden 24-Stunden-Profile der Veränderungen des Augenvolumens Informationen enthalten, die komplementär zum intraokularen Druck (IOP) sind, um zwischen primärem Offenwinkelglaukom (POAG) und gesunden Augen zu unterscheiden. Dazu wurde ein Diagnosetest mit maschinellem Lernen entwickelt und evaluiert. Von 435 Probanden (193 gesunde und 242 POAG) wurden 136 POAG und 136 altersentsprechende gesunde Probanden ausgewählt. Patienten mit Kontraindikationen für das Tragen von CLS wurden ausgeschlossen. Ein einer Pool-Analyse wurden Daten aus 24 prospektiven klinischen Studien und einem Register ausgewertet. Bei allen Patienten wurde eine CLS-Aufzeichnung über 24 Stunden an einem Auge durchgeführt. Aus den aufgezeichneten Werten wurden statistische und physiologische CLS-Parameter abgeleitet. Unter Anwendung eines Random-Forest-Verfahrens wurden CLS-Parameter, die häufig mit der Anwesenheit von POAG assoziiert sind, identifiziert. Zielparameter waren die Fläche unter der Receiver-Operating-Characteristic-Kurve (ROC AUC) für bestimmte Gruppen von Merkmalen einschliesslich CLS-Parameter und Start-IOP sowie ein Merkmalsset, in dem CLS-Parameter und Start-IOP kombiniert waren. Die Gruppe der CLS-Parameter-Merkmale unterschied POAG- von gesunden Augen mit mittleren ROZ-AUCs von 0,611 (Konfidenzintervall [KI] 0,493-0,722). Höhere Werte eines gegebenen CLS-Parameters waren im Allgemeinen mit der Diagnose POAG verbunden. Das Merkmalsset mit Ausgangs-IOP unterschied zwischen POAG- und gesunden Augen mit einer mittleren ROC-AUC von 0,681 (KI 0,603-0,765). Der kombinierte Merkmalssatz war der beste Indikator für POAG mit einer ROC-AUC von 0,759 (KI 0,654-0,855). Diese ROZ-AUC war statistisch höher als für CLS-Parameter- oder Ausgangs-IOP-Merkmalssets allein (beide p <0,0001). Die Autoren stellen in der Oktober-Ausgabe 2018 des American Journal for Ophthalmology fest, dass die CLS-Aufzeichnungen dem IOP entsprechende Informationen enthalten, die eine Unterscheidung zwischen gesunden und POAG-Augen ermöglichen. Das Merkmalsset, welches CLS-Parameter und Start-IOP kombiniert, bietet eine bessere Identifikation des Vorhandenseins von POAG als jedes der Feature-Sets separat. Daher könnte der Einsatz eines CLS einen neuer Biomarker für POAG darstellen. (bs)

Autoren: Martin KR, Mansouri K, Weinreb RN, Wasilewicz R, Gisler C, Hennebert J, Genoud D; Research Consortium. Korrespondenz: Keith R. Martin, Department of Ophthalmology, Cambridge University Hospitals NHS Foundation Trust, Hills Rd, Cambridge CB2 0QQ, United Kingdom. E-Mail: krgm2@cam.ac.uk. Studie: Use of Machine Learning on Contact Lens Sensor-Derived Parameters for the Diagnosis of Primary Open-angle Glaucoma. Quelle: Am J Ophthalmol. 2018 Oct;194:46-53. doi: 10.1016/j.ajo.2018.07.005. Web: https://www.ajo.com/article/S0002-9394(18)30386-6/abstract

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