瞳孔撮影を使用した緑内障の検出 (RAPiD)
緑内障を検出するための現在のスクリーニング方法は完全ではなく、米国の緑内障患者のほぼ半数が診断されないままです。 少数民族は、診断される可能性がさらに低くなります。 診断されていない人を特定し、彼らが良好な視力を維持するのに役立つケアを提供するには、より優れたスクリーニング方法が必要です。
緑内障はしばしば片方の目でより深刻であり、この事実はスクリーニング検査で利用することができます. 研究者は、それぞれの目からの瞳孔反応を非常に正確に記録する新しいスクリーニング装置を使用する予定です。 緑内障患者は、測定時に異常な反応を示す可能性が高く、研究者は 2 つの眼の反応を比較することで、誰が緑内障であるかを判断できるようになります。 このテストがうまく機能すれば、緑内障のリスクがある集団を低コストでスクリーニングする方法が提供されます。 さらに、この研究は、光に対する瞳孔の反応が緑内障の人とそうでない人の間でどのように異なるかに関する知識ベースを拡大します。 この研究から得られた洞察は、緑内障の検出における効果的なスクリーニング ツールの開発に役立ちます。
調査の概要
状態
条件
詳細な説明
緑内障は本質的に左右非対称であることが多く、緑内障患者には求心性瞳孔欠損症 (APD) が頻繁に見られます。 研究者らは、緑内障患者を検出するために双眼瞳孔検査装置 (RAPiD、Konan Medical、USA) を使用する精度を評価するために、クリニックベースの前向き研究を実施することを提案しています。 このデバイスは、さまざまなパターンと色刺激を使用しながら、複数の制御された刺激強度での瞳孔反応を記録および分析するように設計されています。
緑内障の非対称性は、緑内障患者の大部分が APD を有することを示唆しています (ただし、多くは微妙であり、洗練されていない検査方法では見逃される可能性があります)。 緑内障患者に重度の神経損傷がある場合、または電界損失が左右対称である場合、APD が存在しないか、小さすぎて検出できない場合があります。 この制限に注意して、研究者は、研究者が同じ目の中で非対称緑内障の損傷を検出できるかどうかを判断するために、さまざまな場所 (たとえば、下側ヘミフィールドと比較して優れたもの) での刺激に対する瞳孔反応を比較します。 さらに、緑内障の瞳孔反応は正常に比べて減少する可能性が高く、これも検出に役立ちます。
目的 1: さまざまな強度と色の刺激に対する測定を最適化することにより、瞳孔対光反射の振幅、潜時、および速度を調べ、正常な被験者におけるこの反応の変動性を特徴付ける。
目的 2: APD (RAPiD で検出) が発現するために必要な構造的損失 (網膜神経線維層の厚さと視神経乳頭パラメーター) と機能的損失 (視野平均偏差) の量を定量化すること。
目的 3a: 1) 2 つの眼の間で APD を検出する、2) 同じ眼内の視野の異なる部分での瞳孔反応を比較する、および 3) を個別にまたは組み合わせて使用することにより、緑内障の有無を最もよく区別するアルゴリズムを開発すること。病気の目の反応を「正常な」目の反応と比較します。
目的 3b: 緑内障検出におけるこのアルゴリズムの有効性を評価し、7 か月以内のフォローアップ訪問での瞳孔反応測定の再現性を評価すること。
研究の種類
入学 (実際)
連絡先と場所
研究場所
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Maryland
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Baltimore、Maryland、アメリカ、21287
- Wilmer Eye Institute Johns Hopkins University
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
受講資格のある性別
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 入学時年齢40歳以上
- 両眼とも20/100以上の視力を示す
- 両眼で4.0~-6.0ディオプターの範囲内の球面等価屈折誤差
除外基準:
- 3ヶ月以内にどちらかの目で眼科手術
研究計画
研究はどのように設計されていますか?
デザインの詳細
- 観測モデル:ケースコントロール
- 時間の展望:見込みのある
コホートと介入
グループ/コホート |
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コントロール
どちらの眼にも緑内障がない参加者
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緑内障
片目または両目に緑内障がある参加者
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協力者と研究者
スポンサー
捜査官
- 主任研究者:David S Friedman, MD、Johns Hopkins University
研究記録日
主要日程の研究
研究開始
一次修了 (実際)
研究の完了 (実際)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (見積もり)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
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