- ICH GCP
- Yhdysvaltain kliinisten tutkimusten rekisteri
- Kliininen tutkimus NCT04313387
Sarveiskalvon tomografiaparametreista johdetun algoritmin tehokkuus erottamaan sarveiskalvolle erittäin herkät sarveiskalvot terveistä
Tutkimuksen yleiskatsaus
Tila
Yksityiskohtainen kuvaus
Potilaiden katsottiin olevan erittäin epäsymmetrisiä (VAE-NT), jos ektasiadiagnoosi vahvistettiin yhdessä silmässä aiemmin kuvattujen kriteerien perusteella ja toisella silmällä oli normaali etupinnan kaarevuus (topometrinen) kartta. VAE-NT:n tapausten määrittelyssä käytettiin objektiivisia kriteereitä normaalin topografian huomioon ottamiseksi, mukaan lukien Pentacamista johdettu objektiivinen etupinnan kaarevuusmetriikka. Normaalia topografiaa harkittiin tarkasti objektiivisten kriteerien perusteella maksimikaarevuuden Kmax (jyrkimmän etukeratometrian) perusteella.
Tutkimukseen sisältyi 148 silmää, joilla oli KC, 351 terveitä sarveiskalvoja ja 88 silmää, joilla oli epäilty KC. Potilaat jaettiin kolmeen ryhmään:
- Kontrolliryhmä - Normaalit silmät (CG): 351 silmää ilman KC:tä 351 potilaasta, joille tehtiin LASIK- tai valorefraktiivinen keratektomia (PRK), vakaa vähintään 18 kuukauden seurannan jälkeen, ilman muutoksia takaosan korkeudessa 18 kuukauden Pentacamilla preoperatiiviseen tutkimukseen liittyen (2012-2018 tehdyt leikkaukset). Kriteereinä normaalitapaukselle oli normaalit sarveiskalvot yleisessä silmätutkimuksessa molemmissa silmissä, mukaan lukien normaali rakolampun biomikroskooppi, korjattu etäisyysnäöntarkkuus 20/20 tai parempi, kokonaissubjektiivinen normaali topografia ja tomografiatutkimukset. topografiset kriteerit olivat: molempien silmien KISA %-indeksi alle 60 %, Kmax 47,2 D tai vähemmän ja I-S-ero alle 1,45 D. Koska ei todella vakiintuneita tomografisia parametreja/raja-arvoja Erottaaksemme normaalit keratoconuksesta epäillyistä silmistä, sovitimme normaalien silmien luokittelumme Ambrósion et al. (31) äskettäiseen julkaisuun lisäämällä kriteerin "kokonaissubjektiivinen normaali topografia ja tomografiatutkimus", joka perustuu kokeneen taittokirurgin arvioon. GCAJ). Vain yksi silmä valittiin satunnaisesti lisätilastollista analyysiä varten. CG sisälsi yhden silmän, joka valittiin satunnaisesti 323 potilaasta, joilla oli normaali sarveiskalvo; yksi silmä otettiin satunnaisesti mukaan potilasta kohti, jotta vältettäisiin valintaharha, joka liittyy saman potilaan molempien silmien käyttöön
- Erittäin epäsymmetrinen ektasia normaalilla topografiaryhmällä (VAE-NT G): 88 silmää 88 potilaasta, joilla on erittäin epäsymmetrinen ektasia normaalilla topografialla (VAE-NT) toisessa silmässä ja suora ektasia (VAE-E) toisessa silmässä. Sisällyttämiskriteerit noudattivat aikaisempia tutkimuksia (28, 32, 33). Tämän ryhmän silmät, joiden topografiset löydökset eivät riittäneet täyttämään keratokonuksen diagnostisia kriteerejä, ja seuraavat ominaisuudet ovat normaalilta näyttävä sarveiskalvo rakolampun biomikroskopiassa, keratometriassa ja retinoskopiassa. Nämä tapaukset sisälsivät keratokonisen potilaan vähemmän vahingoittuneen silmän (toverisilmä), jos seuraavat kriteerit täyttyivät: KISA % -indeksi alle 60 %, I-S-ero alle 1,45 D ja Kmax 47,2 D tai vähemmän (ts. , samat topografiset kriteerit kuin normaaleissa silmissä, paitsi että potilaan molemmat silmät täyttivät kriteerit). Näillä potilailla voidaan harkita sarveiskalvoa, joka on erittäin herkkä ektasialle.
- Erittäin epäsymmetriset silmät, joilla on ektasia (VAE-E): VAE-NT:n toissilmät, joiden KISA %-indeksi on yli 100 % ja vähintään yksi seuraavista biomikroskooppisista merkeistä: Vogt striae, Fleischer-rengas tai fokaalinen strooman oheneminen. Oculus toteutti oman lavastusjärjestelmänsä Pentacam-ohjelmistoon, jonka pitäisi jäljitellä Amsler/Krumeich-järjestelmiä: Topographic Keratoconus Classification (TKC) (34). TKC luokittelee KC:n neljään vaiheeseen (plus neljään välivaiheeseen) ja tunnistaa muita sarveiskalvon patologioita, kuten sarveiskalvon taittokirurgia tai pellucid marginal degenerative (PMD). Pentacam-tomografisen indeksin TKC-luokitus, joka näyttää algum grau de KC variando de 1-4.
- Keratokonusryhmä (KCG): 148 potilasta (yksi silmä kussakin), joilla on molemminpuolinen kliininen KC. KCG sisälsi yhden silmän, joka valittiin satunnaisesti 148 potilaasta, joilla oli keratokonus; yksi silmä otettiin satunnaisesti mukaan potilasta kohti, jotta vältettäisiin valintaharha, joka liittyy saman potilaan molempien silmien käyttöön. Sisällyskriteerit olivat samat kuin VAE-E:llä, paitsi että potilaan molemmat silmät täyttivät ektasiakriteerit.
Kaikille koehenkilöille tehtiin täydellinen silmätutkimus sekä refraktioarviointi, biomikroskopia, retinoskopia, fundoskopia, topografia ja tomografia. Kaikki potilaat arvioitiin Visum Eye Centerissä tammikuun 2012 ja tammikuun 2018 välisenä aikana.
Tämä tutkimus noudatti Helsingin julistuksen periaatteita ja sen hyväksyi Sao Jose do Rio Preton lääketieteellisen tiedekunnan tutkimuseettinen toimikunta. Kaikille potilaille kerrottiin tutkimuksen tavoitteista, ja he allekirjoittivat kirjalliset suostumuslomakkeet ennen ilmoittautumista.
Ulkoinen validointi suoritettiin 140 potilaalla, joiden tiedot eivät olleet mukana algoritmin rakentamisessa. He täyttivät samat sisällyttämiskriteerit kuin muutkin, yhteensä 82 silmää 82 potilaalla, joilla oli terve sarveiskalvo, 19 silmää 19 potilaasta, joilla oli VAE-NT, ja 39 silmää 39 potilaalla, joilla oli KC.
PENTACAM TOMOGRAFIA: Kaikki silmät tutkittiin pyörivällä Scheimpflug sarveiskalvon ja anteriorisen segmentin tomografialla (Pentacam HR; Oculus GmbH, Wetzlar, Saksa). Kuvan laatu tarkastettiin siten, että tutkimukseen otettiin vain sellaisia tapauksia, joissa kuva oli hyväksyttävä. Kokenut stipendiaattikoulutettu sarveiskalvon asiantuntija (GCAJ) kävi läpi kaikki tapaukset, jotta ne luokiteltiin oikein KC- ja VAE-NT-ryhmiin. Raakadata (u12-tiedostot) saatiin kaikista tapauksista; siksi samaa räätälöityä ohjelmistoa (versio 1.20r118) käytettiin kaikkien vientitiedostojen käsittelyyn, ja kaikki Scheimpflug-muuttujat ladattiin suoraan Pentacam-ohjelmistosta "call-all"-toiminnolla.
MATEMAATTINEN ALGORITMI: SVM:stä poimitun yhtälön rakentamiseen käytettiin 58 muuttujaa, joista osa poimittiin laskentataulukosta. Näiden 58 piirrevektorin (FV) rakentamisen jälkeen luotiin SVM-johdannainen indeksi, jota kutsuttiin tukivektorikoneesta (CTMVI) johdetuksi sarveiskalvon tomografian monimuuttujaindeksiksi. Kun otetaan huomioon, että jokainen potilas edustaa pistettä suorakulmaisessa tasossa, jossa on 58 ulottuvuutta (jokainen koordinaatti edustaa yhtä 58:sta FV:stä), SVM:n tehtävänä on löytää hypertaso, joka parhaiten erottaa CG-, KCG- ja VAE-NT G -kohteet. Hypertaso kuvataan algebrallisesti lineaarisella yhtälöllä; tässä tapauksessa on 59 kerrointa, joista 58 liittyy FV:hen ja yksi riippumaton kerroin edustaa harhaa (joka on tietyn hypertason mahdollinen rinnakkainen dislokaatio). Analysoidut FV:t olivat:
ARC (3 mm:n vyöhyke): Etumainen kaarevuussäde 3,0 mm:n vyöhykkeellä sarveiskalvon ohuimman kohdan keskellä; ARTmax: Ambrosion suhteellinen paksuus maksimi; ARTmin: Ambrosion suhteellinen paksuus minimi; BAD D: Belin/Ambrosio tehostettu ektasia kokonaispoikkeamaarvo ;BAD Daa: ART-keskiarvon poikkeama; BAD Dam: ART max:n poikkeama; BAD Db: Selän korkeuserokartan poikkeama; BAD De: Poikkeama takakorkeudesta ohuimmassa kohdassa BFS 8 mm; BAD Df: Etukorkeuserokartan poikkeama; BAD Df: Minimipaksuuden poikkeama; BAD Dk: Poikkeama Kmax:sta; BAD Dp: Keskimääräisen pakymetrisen etenemisen poikkeama; BAD Dr: Poikkeama negatiivisemmasta arvosta suhteellisen paksuuskartalla; BAD Dy: Poikkeama ohuimman kohdan pystysuuntaisesta siirtymästä kärjestä; C.Vol D 3mm: sarveiskalvon tilavuus halkaisijaltaan 3 mm; C.Vol D 5mm: sarveiskalvon tilavuus halkaisijaltaan 5 mm; C.Vol D 7mm: sarveiskalvon tilavuus halkaisijaltaan 7 mm; C.Vol D 10mm: sarveiskalvon tilavuus halkaisijaltaan 10 mm; D2 mm / Pachy Min: D2 mm:n / Pachy Min:n osamäärä; D2 mm: Keskimääräinen sarveiskalvon paksuus 2 mm:n ympyrän keskipisteenä ohuimmassa kohdassa; D4 mm / Pachy Min: D4 mm:n / Pachy Min:n osamäärä; D4 mm: 4 mm:n ympyrän keskimääräinen sarveiskalvon paksuus ohuimman kohdan keskellä; D6 mm / Pachy Min: D6 mm:n / Pachy Min:n osamäärä; D6 mm: Keskimääräinen sarveiskalvon paksuus 6 mm ympyrä ohuimman kohdan keskellä; D8 mm / Pachy Min: D8 mm:n / Pachy Min:n osamäärä; D8 mm: Keskimääräinen sarveiskalvon paksuus 8 mm ympyrän ohuimmassa kohdassa; Ele B BFS 8 mm Max. 4 mm:n vyöhyke: Korkeusparametri on johdettu takapinnasta, joka on keskitetty pisteeseen, jonka arvo on korkein 4 mm:n (halkaisija) sisällä käyttämällä 8 mm:n parhaiten sopivaa palloa; Ele B BFS 8 mm Apex: Korkeusparametri, joka on johdettu takapinnasta, joka on keskitetty kärkeen, laskettuna käyttämällä 8 mm:n parhaiten sopivaa palloa; Ele B BFS 8mm Ohuin: Korkeusparametri johdettu takapinnasta, joka on keskitetty ohuimpaan kohtaan käyttämällä 8 mm:n parhaiten sopivaa palloa; Ele B BFTE 8 mm Max. 4 mm:n vyöhyke: Korkeusparametri on johdettu takapinnasta, joka on keskitetty pisteeseen, jonka arvo on korkein 4 mm:n (halkaisija) sisällä käyttäen 8 mm:n parhaiten sopivaa toorista ellipsoidia; Ele B BFTE 8 mm:n huippu: Korkeusparametri, joka on johdettu takapinnasta, joka on keskitetty kärkeen, laskettuna käyttämällä 8 mm:n parhaiten sopivaa toorista ellipsoidia; Ele B BFTE 8mm Ohuin: Korkeusparametri johdettu takapinnasta, joka on keskitetty ohuimpaan kohtaan käyttäen 8 mm:n parhaiten sopivaa toorista ellipsoidia; Ele F BFS 8 mm Max. 4 mm:n vyöhyke: Korkeusparametri on johdettu etupinnasta, joka on keskitetty pisteeseen, jonka arvo on korkein 4 mm:n sisällä (halkaisija) käyttämällä 8 mm:n parhaiten sopivaa palloa; Ele F BFS 8mm Apex: Korkeusparametri, joka on johdettu kärkeen keskitetystä etupinnasta laskettuna käyttämällä 8 mm:n parhaiten sopivaa palloa; Ele F BFS 8mm Ohuin: Korkeusparametri johdettu etupinnasta, joka on keskitetty ohuimpaan kohtaan käyttäen 8 mm:n parhaiten sopivaa palloa; Ele F BFTE 8 mm Max. 4 mm:n vyöhyke: Korkeusparametri on johdettu etupinnasta, joka on keskitetty pisteeseen, jonka arvo on korkein 4 mm:n sisällä (halkaisija) käyttäen 8 mm:n parhaiten sopivaa toorista ellipsoidia; Ele F BFTE 8 mm Apex: Korkeusparametri, joka on johdettu etupinnasta, joka on keskitetty kärkeen, laskettuna käyttämällä 8 mm:n parhaiten sopivaa toorista ellipsoidia; Ele F BFTE 8mm Ohuin: Korkeusparametri johdettu etupinnasta, joka on keskitetty ohuimpaan kohtaan käyttäen 8 mm:n parhaiten sopivaa toorista ellipsoidia; IHA: Indeksin suurin epäsymmetria; IHD: Indeksi korkein keskittymiskyky; ISV: Pintavarianssin indeksi; IVA: Pystysuora epäsymmetriaindeksi; KI: Keratoconus-indeksi; Pachy Min: Sarveiskalvon paksuus ohuimmassa kohdassa; Pachy Min Y: Sarveiskalvon vähimmäispaksuuden sijainti suhteessa Y-akseliin, joka on keskitetty sarveiskalvon kärkeen; PRC (3 mm:n vyöhyke): Takaosan kaarevuussäde 3,0 mm:n vyöhykkeellä sarveiskalvon ohuimman kohdan keskellä; Rel Pachy Min: Suhteellinen sarveiskalvon paksuus ohuimmassa kohdassa; RMS HOA (CB): sarveiskalvon takaosan korkean asteen poikkeaman neliökeskiarvo; RMS HOA (CF): sarveiskalvon etuosan korkean asteen poikkeaman neliökeskiarvo; RMS HOA (Sarveiskalvo): koko sarveiskalvon korkean asteen poikkeaman neliökeskiarvo; RPIavg: Keskimääräinen pakymetrinen etenemisindeksi; RPImax: Suurin pakymetrinen etenemisindeksi; RPImin: Minimi pakymetrinen etenemisindeksi; Z 3 -1 (CB): 3. asteen pystysuora koomapoikkeama sarveiskalvon takaosa; Z 3 -1 (CF): 3. asteen pystysuora koomapoikkeama sarveiskalvon etuosassa; Z 3 -1 (Sarveiskalvo): 3. asteen pystysuora koomapoikkeama kokonaissarveiskalvo; Z 5 -1 (CB): 5. asteen pystysuora koomapoikkeama sarveiskalvon takana; Z 5 -1 (CF): 5. asteen pystysuora koomapoikkeama sarveiskalvon etuosassa. Kaikki Zernike-mittaukset tehtiin sarveiskalvon halkaisijalle 6 mm.
Opintotyyppi
Ilmoittautuminen (Todellinen)
Osallistumiskriteerit
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
- Lapsi
- Aikuinen
- Vanhempi Aikuinen
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Sukupuolet, jotka voivat opiskella
Näytteenottomenetelmä
Tutkimusväestö
Kuvaus
Sisällyttämiskriteerit:
Potilaiden katsottiin olevan erittäin epäsymmetrisiä (VAE-NT), jos ektasiadiagnoosi vahvistettiin yhdessä silmässä aiemmin kuvattujen kriteerien perusteella ja toisella silmällä oli normaali etupinnan kaarevuus (topometrinen) kartta. VAE-NT:n tapausten määrittelyssä käytettiin objektiivisia kriteereitä normaalin topografian huomioon ottamiseksi, mukaan lukien Pentacamista johdettu objektiivinen etupinnan kaarevuusmetriikka. Normaalia topografiaa harkittiin tarkasti objektiivisten kriteerien (27, 28) perusteella maksimikaarevuuden Kmax (jyrkimmän etukeratometrian) perusteella.
Poissulkemiskriteerit:
Seuraavat poissulkemiskriteerit hyväksyttiin: aiemmat silmätraumat; krooninen silmälääkkeiden käyttö, glaukooma; kuivan silmän oireyhtymä; sarveiskalvon arpeutuminen; neurotrofinen keratopatia; vakava meibomian rauhasen toimintahäiriö; haavoittuva tila fyysisen tai henkisen sairauden ja kieliongelmien vuoksi; raskaana tai imettävänä.
Opintosuunnitelma
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
- Havaintomallit: Case-Control
- Aikanäkymät: Takautuva
Kohortit ja interventiot
Ryhmä/Kohortti |
Interventio / Hoito |
|---|---|
|
Kontrolliryhmä - Normaalit silmät (CG)
• Kontrolliryhmä - Normaalit silmät (CG): 351 silmää ilman KC:tä 351 potilaasta, joille tehtiin LASIK- tai valorefraktiivinen keratektomia (PRK), vakaa vähintään 18 kuukauden seurannan jälkeen, ilman muutoksia takaosan korkeudessa 18 kuukauden kohdalla. Pentacam suhteessa preoperatiiviseen tutkimukseen (2012-2018 tehdyt leikkaukset).
Objektiiviset topografiset kriteerimme olivat: molempien silmien KISA %-indeksi alle 60 %, Kmax 47,2 D tai vähemmän ja I-S-ero alle 1,45 D. Koska ei todella vahvistettua tomografista parametria/raja-arvoa ) erottaaksemme normaalit keratoconuksesta epäillyistä silmistä, mukautimme normaalien silmien luokittelumme Ambrósion et al.:n äskettäiseen julkaisuun. lisäämällä kriteerin "kokonaissubjektiivinen normaali topografia ja tomografiatutkimus", joka perustuu kokeneen taittokirurgin (GCAJ) arviointiin.
Vain yksi silmä valittiin satunnaisesti lisätilastollista analyysiä varten.
|
MATEMAATTINEN ALGORITMI: SVM:stä poimitun yhtälön rakentamiseen käytettiin 58 muuttujaa, joista osa poimittiin laskentataulukosta.
Näiden 58 piirrevektorin (FV) rakentamisen jälkeen luotiin SVM-johdannainen indeksi, jota kutsuttiin tukivektorikoneesta (CTMVI) johdetuksi sarveiskalvon tomografian monimuuttujaindeksiksi.
Kun otetaan huomioon, että jokainen potilas edustaa pistettä suorakulmaisessa tasossa, jossa on 58 ulottuvuutta (jokainen koordinaatti edustaa yhtä 58:sta FV:stä), SVM:n tehtävänä on löytää hypertaso, joka parhaiten erottaa CG-, KCG- ja VAE-NT G -kohteet.
Hypertaso kuvataan algebrallisesti lineaarisella yhtälöllä; tässä tapauksessa on 59 kerrointa, joista 58 liittyy FV:hen ja yksi riippumaton kerroin edustaa harhaa (joka on tietyn hypertason mahdollinen rinnakkainen dislokaatio).
|
|
Erittäin assimetrinen ektasia normaalilla topografialla
• Erittäin assimetrinen ektasia normaalilla topografiaryhmällä (VAE-NT G): 88 silmää 88 potilaasta, joilla on erittäin epäsymmetrinen ektasia ja normaali topografia (VAE-NT) toisessa silmässä ja ektasia (VAE-E) toisessa silmässä.
Sisällyttämiskriteerit noudattivat aikaisempia tutkimuksia (28, 32, 33). Tämän ryhmän silmät, joiden topografiset löydökset eivät riittäneet täyttämään keratokonuksen diagnostisia kriteerejä, ja seuraavat ominaisuudet ovat normaalilta näyttävä sarveiskalvo rakolampun biomikroskopiassa, keratometriassa ja retinoskopiassa.
Nämä tapaukset sisälsivät keratokonisen potilaan vähemmän vahingoittuneen silmän (toverisilmä), jos seuraavat kriteerit täyttyivät: KISA % -indeksi alle 60 %, I-S-ero alle 1,45 D ja Kmax 47,2 D tai vähemmän (ts. , samat topografiset kriteerit kuin normaaleissa silmissä, paitsi että potilaan molemmat silmät täyttivät kriteerit).
Näillä potilailla voidaan harkita sarveiskalvoa, joka on erittäin herkkä ektasialle.
|
MATEMAATTINEN ALGORITMI: SVM:stä poimitun yhtälön rakentamiseen käytettiin 58 muuttujaa, joista osa poimittiin laskentataulukosta.
Näiden 58 piirrevektorin (FV) rakentamisen jälkeen luotiin SVM-johdannainen indeksi, jota kutsuttiin tukivektorikoneesta (CTMVI) johdetuksi sarveiskalvon tomografian monimuuttujaindeksiksi.
Kun otetaan huomioon, että jokainen potilas edustaa pistettä suorakulmaisessa tasossa, jossa on 58 ulottuvuutta (jokainen koordinaatti edustaa yhtä 58:sta FV:stä), SVM:n tehtävänä on löytää hypertaso, joka parhaiten erottaa CG-, KCG- ja VAE-NT G -kohteet.
Hypertaso kuvataan algebrallisesti lineaarisella yhtälöllä; tässä tapauksessa on 59 kerrointa, joista 58 liittyy FV:hen ja yksi riippumaton kerroin edustaa harhaa (joka on tietyn hypertason mahdollinen rinnakkainen dislokaatio).
|
|
Keratokonusryhmä (KCG)
• Keratokonusryhmä (KCG): 148 potilasta (yksi silmä kussakin), joilla on molemminpuolinen kliininen KC.
KCG sisälsi yhden silmän, joka valittiin satunnaisesti 148 potilaasta, joilla oli keratokonus; yksi silmä otettiin satunnaisesti mukaan potilasta kohti, jotta vältettäisiin valintaharha, joka liittyy saman potilaan molempien silmien käyttöön.
Sisällyskriteerit olivat samat kuin VAE-E:llä, paitsi että potilaan molemmat silmät täyttivät ektasiakriteerit.
|
MATEMAATTINEN ALGORITMI: SVM:stä poimitun yhtälön rakentamiseen käytettiin 58 muuttujaa, joista osa poimittiin laskentataulukosta.
Näiden 58 piirrevektorin (FV) rakentamisen jälkeen luotiin SVM-johdannainen indeksi, jota kutsuttiin tukivektorikoneesta (CTMVI) johdetuksi sarveiskalvon tomografian monimuuttujaindeksiksi.
Kun otetaan huomioon, että jokainen potilas edustaa pistettä suorakulmaisessa tasossa, jossa on 58 ulottuvuutta (jokainen koordinaatti edustaa yhtä 58:sta FV:stä), SVM:n tehtävänä on löytää hypertaso, joka parhaiten erottaa CG-, KCG- ja VAE-NT G -kohteet.
Hypertaso kuvataan algebrallisesti lineaarisella yhtälöllä; tässä tapauksessa on 59 kerrointa, joista 58 liittyy FV:hen ja yksi riippumaton kerroin edustaa harhaa (joka on tietyn hypertason mahdollinen rinnakkainen dislokaatio).
|
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
CTMVI on suunniteltu potilaiden seulomiseen ennen taittokirurgiaa
Aikaikkuna: tammikuuta 2012 tammikuuhun 2018 asti
|
CTMVI:n ROC-käyrät verrattuna BAD D:hen ja PRFI:hen
|
tammikuuta 2012 tammikuuhun 2018 asti
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Sponsori
Yhteistyökumppanit
Julkaisuja ja hyödyllisiä linkkejä
Yleiset julkaisut
- Motlagh MN, Moshirfar M, Murri MS, Skanchy DF, Momeni-Moghaddam H, Ronquillo YC, Hoopes PC. Pentacam(R) Corneal Tomography for Screening of Refractive Surgery Candidates: A Review of the Literature, Part I. Med Hypothesis Discov Innov Ophthalmol. 2019 Fall;8(3):177-203.
- Luz A, Lopes B, Hallahan KM, Valbon B, Ramos I, Faria-Correia F, Schor P, Dupps WJ Jr, Ambrosio R Jr. Enhanced Combined Tomography and Biomechanics Data for Distinguishing Forme Fruste Keratoconus. J Refract Surg. 2016 Jul 1;32(7):479-94. doi: 10.3928/1081597X-20160502-02.
- Yoo TK, Ryu IH, Lee G, Kim Y, Kim JK, Lee IS, Kim JS, Rim TH. Adopting machine learning to automatically identify candidate patients for corneal refractive surgery. NPJ Digit Med. 2019 Jun 20;2:59. doi: 10.1038/s41746-019-0135-8. eCollection 2019.
- Lopes BT, Ramos IC, Salomao MQ, Guerra FP, Schallhorn SC, Schallhorn JM, Vinciguerra R, Vinciguerra P, Price FW Jr, Price MO, Reinstein DZ, Archer TJ, Belin MW, Machado AP, Ambrosio R Jr. Enhanced Tomographic Assessment to Detect Corneal Ectasia Based on Artificial Intelligence. Am J Ophthalmol. 2018 Nov;195:223-232. doi: 10.1016/j.ajo.2018.08.005. Epub 2018 Aug 9.
- Smadja D, Touboul D, Cohen A, Doveh E, Santhiago MR, Mello GR, Krueger RR, Colin J. Detection of subclinical keratoconus using an automated decision tree classification. Am J Ophthalmol. 2013 Aug;156(2):237-246.e1. doi: 10.1016/j.ajo.2013.03.034. Epub 2013 Jun 7.
- Steinberg J, Siebert M, Katz T, Frings A, Mehlan J, Druchkiv V, Buhren J, Linke SJ. Tomographic and Biomechanical Scheimpflug Imaging for Keratoconus Characterization: A Validation of Current Indices. J Refract Surg. 2018 Dec 1;34(12):840-847. doi: 10.3928/1081597X-20181012-01.
- Awad EA, Abou Samra WA, Torky MA, El-Kannishy AM. Objective and subjective diagnostic parameters in the fellow eye of unilateral keratoconus. BMC Ophthalmol. 2017 Oct 6;17(1):186. doi: 10.1186/s12886-017-0584-2.
- Ferreira-Mendes J, Lopes BT, Faria-Correia F, Salomao MQ, Rodrigues-Barros S, Ambrosio R Jr. Enhanced Ectasia Detection Using Corneal Tomography and Biomechanics. Am J Ophthalmol. 2019 Jan;197:7-16. doi: 10.1016/j.ajo.2018.08.054. Epub 2018 Sep 8.
- Hashemi H, Beiranvand A, Yekta A, Maleki A, Yazdani N, Khabazkhoob M. Pentacam top indices for diagnosing subclinical and definite keratoconus. J Curr Ophthalmol. 2016 Mar 29;28(1):21-6. doi: 10.1016/j.joco.2016.01.009. eCollection 2016 Mar.
- Ruiz Hidalgo I, Rodriguez P, Rozema JJ, Ni Dhubhghaill S, Zakaria N, Tassignon MJ, Koppen C. Evaluation of a Machine-Learning Classifier for Keratoconus Detection Based on Scheimpflug Tomography. Cornea. 2016 Jun;35(6):827-32. doi: 10.1097/ICO.0000000000000834.
- Arbelaez MC, Versaci F, Vestri G, Barboni P, Savini G. Use of a support vector machine for keratoconus and subclinical keratoconus detection by topographic and tomographic data. Ophthalmology. 2012 Nov;119(11):2231-8. doi: 10.1016/j.ophtha.2012.06.005. Epub 2012 Aug 11.
- Bae GH, Kim JR, Kim CH, Lim DH, Chung ES, Chung TY. Corneal topographic and tomographic analysis of fellow eyes in unilateral keratoconus patients using Pentacam. Am J Ophthalmol. 2014 Jan;157(1):103-109.e1. doi: 10.1016/j.ajo.2013.08.014. Epub 2013 Oct 25.
Opintojen ennätyspäivät
Opi tärkeimmät päivämäärät
Opiskelun aloitus (Todellinen)
Ensisijainen valmistuminen (Todellinen)
Opintojen valmistuminen (Todellinen)
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Viimeksi vahvistettu
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Muita asiaankuuluvia MeSH-ehtoja
Muut tutkimustunnusnumerot
- 37232214.1.0000.5415
Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)
Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?
Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta
Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .