- ICH GCP
- US Clinical Trials Registry
- Klinisk utprøving NCT04313387
Effektiviteten til en algoritme avledet fra hornhinnetomografiparametere for å skille svært følsomme hornhinner til ektasi fra sunne
Studieoversikt
Status
Intervensjon / Behandling
Detaljert beskrivelse
Pasienter ble ansett for å være svært asymmetriske (VAE-NT) dersom diagnosen ektasi ble bekreftet på det ene øyet basert på de tidligere beskrevne kriteriene og det andre øyet hadde en normal frontoverflatekurvatur (topometrisk) kart. Objektive kriterier for å vurdere normal topografi ble brukt for å definere tilfellene av VAE-NT, inkludert objektive frontoverflatekurvaturmålinger avledet fra Pentacam. Normal topografi ble grundig vurdert basert på objektive kriterier for maksimal krumning Kmax (Bratteste front-keratometry)
Studien inkluderte 148 øyne med KC, 351 med friske hornhinner og 88 øyne med mistenkt KC. Pasientene ble delt inn i tre grupper:
- Kontrollgruppe - Normale øyne (CG): 351 øyne uten KC av 351 pasienter som gjennomgikk LASIK eller fotorefraktiv keratektomi (PRK), stabile etter minst 18 måneders oppfølging, uten endringer i posterior elevasjon ved 18-måneders Pentacam i forhold til preoperativ undersøkelse (operasjoner utført i 2012-2018). Inklusjonskriteriene for å være et normalt tilfelle var å ha normale hornhinner på den generelle øyeundersøkelsen i begge øyne, inkludert normal spaltelampebiomikroskopi, korrigert avstandssynsstyrke på 20/20 eller bedre, generell subjektiv normal topografi og tomografiundersøkelser.. Vårt mål topografiske kriterier var: begge øyne med en KISA %-indeks på mindre enn 60 %, Kmax på 47,2 D eller mindre, og I-S-forskjell på mindre enn 1,45 D. Fordi ingen virkelig etablerte tomografiske parameter(er)/cut-off(er) for skiller normale øyne fra keratokonusmistenkte øyne, tilpasset vi klassifiseringen vår for normale øyne til den nylige publikasjonen av Ambrósio et al.(31) ved å legge til kriteriet "overordnet subjektiv normal topografi og tomografiundersøkelser" basert på evalueringen av erfaren refraktiv kirurg ( GCAJ). Bare ett øye ble tilfeldig valgt for videre statistisk analyse. CG inkluderte ett øye tilfeldig valgt fra 323 pasienter med normal hornhinne; ett øye ble tilfeldig inkludert per pasient for å unngå seleksjonsskjevhet knyttet til bruk av begge øyne fra samme pasient
- Svært assimetrisk ektasi med normal topografigruppe (VAE-NT G): 88 øyne av 88 pasienter med svært asymmetrisk ektasi med normal topografi (VAE-NT) i ett øye og åpen ektasi (VAE-E) i det andre øyet. Inklusjonskriteriene fulgte tidligere studier (28, 32, 33) Øyne i denne gruppen med utilstrekkelige topografiske funn til å oppfylle diagnostiske kriterier for keratokonus, og følgende funksjoner normal hornhinne ved spaltelampebiomikroskopi, keratometri, retinoskopi. Disse tilfellene var det mindre berørte øyet (medøye) til en keratokonisk pasient ble inkludert hvis følgende kriterier var oppfylt: KISA %-indeks på mindre enn 60 %, I-S-forskjell på mindre enn 1,45 D og Kmax på 47,2 D eller mindre (dvs. , samme topografiske kriterier som i normale øyne, bortsett fra enn i normale øyne, begge øynene til pasienten oppfylte kriteriene). Disse pasientene kan vurderes med hornhinner som er svært utsatt for ektasi.
- Svært asymmetriske øyne med ektasi (VAE-E): Andre øyne til VAE-NT som viser en KISA%-indeks på over 100 % og minst ett av følgende biomikroskopiske tegn: Vogt striae, Fleischer-ring eller fokal stromal tynning. Oculus implementerte sitt eget iscenesettelsessystem i Pentacam-programvaren, som skulle etterligne Amsler/Krumeich-systemene: Topographic Keratoconus Classification (TKC) (34). TKC klassifiserer KC i fire stadier (pluss fire mellomstadier) og identifiserer andre hornhinnepatologier, for eksempel korneal refraktiv kirurgi eller pellucid marginal degenerative (PMD). TKC-klassifisering av Pentacam tomografisk indeks som viser algum grau de KC variando de 1-4.
- Keratokonusgruppe (KCG): 148 pasienter (ett øye hver) med bilateral klinisk KC. KCG inkluderte ett øye tilfeldig valgt fra 148 pasienter med keratokonus; ett øye ble tilfeldig inkludert per pasient for å unngå seleksjonsskjevhet knyttet til bruk av begge øyne fra samme pasient. Inklusjonskriteriene var de samme som for VAE-E, bortsett fra at begge øynene til pasienten oppfylte ektasikriteriene.
Alle forsøkspersonene gjennomgikk fullstendig øyeundersøkelse samt refraksjonsvurdering, biomikroskopi, retinoskopi, fundoskopi, topografi og tomografivurdering. Alle pasienter ble vurdert ved Visum øyesenter mellom januar 2012 og januar 2018.
Denne studien fulgte prinsippene i Helsinki-erklæringen og ble godkjent av forskningsetisk komité ved det medisinske fakultetet i Sao Jose do Rio Preto. Alle pasienter ble informert om målene for studien, og de signerte skriftlige informerte samtykkeskjemaer før de ble registrert.
Ekstern validering ble utført med 140 pasienter, hvis data ikke var inkludert i byggingen av algoritmen. De møtte de samme inklusjonskriteriene som de andre, med totalt 82 øyne av 82 pasienter med friske hornhinner, 19 øyne av 19 pasienter med VAE-NT, og 39 øyne av 39 pasienter med KC.
PENTACAM TOMOGRAFI: Alle øyne ble undersøkt ved roterende Scheimpflug hornhinne- og fremre segmenttomografi (Pentacam HR; Oculus GmbH, Wetzlar, Tyskland). Bildekvaliteten ble kontrollert slik at kun tilfeller med bilder av akseptabel kvalitet ble inkludert i studien. En erfaren fellowship-trent hornhinnespesialist (GCAJ) gjennomgikk alle sakene slik at de ble korrekt klassifisert i KC- og VAE-NT-gruppene. Rådataene (u12-filer) ble hentet fra alle tilfeller; derfor ble den samme tilpassede programvaren (versjon 1.20r118) brukt til å behandle alle eksportfilene, og alle Scheimpflug-variabler ble direkte lastet ned fra Pentacam-programvaren ved å bruke "call-all"-funksjonen.
MATEMATISK ALGORITMME: For å bygge ligningen hentet fra SVM, ble 58 variabler brukt, noen av dem ble hentet fra regnearket. Etter konstruksjonen av disse 58 funksjonsvektorene (FV), ble det opprettet en SVM-avledet indeks, som ble kalt hornhinnetomografi multivariat indeks avledet fra en støttevektormaskin (CTMVI). Tatt i betraktning at hver pasient representerer et punkt på et kartesisk plan med 58 dimensjoner (hver koordinat representerer en av de 58 FV), er SVMs rolle å finne hyperplanet som best skiller CG-, KCG- og VAE-NT G-objektene. Et hyperplan er algebraisk beskrevet av en lineær ligning; i dette tilfellet er det 59 koeffisienter, hvorav 58 er relatert til FV og en uavhengig koeffisient som representerer bias (som er en mulig parallell dislokasjon av et gitt hyperplan). De analyserte FV var:
ARC (3 mm sone): Fremre krumningsradius i 3,0 mm sonen sentrert på den tynneste plasseringen av hornhinnen; ARTmax: Ambrosio relasjonstykkelse maksimum; ARTmin: Ambrosio relasjonstykkelse minimum; DÅRLIG D: Belin/Ambrosio forsterket ectasia total avviksverdi ;DÅRLIG Daa: Avvik fra ART-gjennomsnittet; DÅRLIG Dam: Avvik fra ART-maks; DÅRLIG Db: Avvik av rygghøydeforskjellskart; BAD De: Avvik fra posterior elevasjon på det tynneste tatt i betraktning BFS 8 mm; DÅRLIG Df: Avvik av fronthøydeforskjellskart; DÅRLIG Df: Avvik fra minimumstykkelse; DÅRLIG Dk: Avvik fra Kmax; BAD Dp: Avvik av gjennomsnittlig pachymetrisk progresjon; BAD Dr: Avvik fra den mer negative verdien på kartet over relativ tykkelse; BAD Dy: Avvik fra den vertikale forskyvningen av det tynneste punktet fra apex; C.Vol D 3 mm: hornhinnevolum på 3 mm diameter område; C.Vol D 5 mm: hornhinnevolum på 5 mm diameter område; C.Vol D 7 mm: hornhinnevolum på 7 mm diameter område; C.Vol D 10 mm: hornhinnevolum på 10 mm diameter område; D2 mm / Pachy Min: Kvotienten på D2 mm / Pachy Min; D2 mm: Gjennomsnittlig hornhinnetykkelse på 2 mm sirkel sentrert på det tynneste stedet; D4 mm / Pachy Min: Kvotienten på D4 mm / Pachy Min; D4 mm: Gjennomsnittlig hornhinnetykkelse på 4 mm sirkel sentrert på det tynneste stedet; D6 mm / Pachy Min: Kvotienten på D6mm / Pachy Min; D6 mm: Gjennomsnittlig hornhinnetykkelse på 6 mm sirkel sentrert på det tynneste stedet; D8 mm / Pachy Min: Kvotienten på D8 mm / Pachy Min; D8 mm: Gjennomsnittlig hornhinnetykkelse på 8 mm sirkel sentrert på det tynneste stedet; Ele B BFS 8 mm Maks. 4 mm sone: Høydeparameter utledet fra bakoverflaten sentrert på punktet med høyeste verdi innenfor 4 mm (diameter) ved bruk av 8 mm best-fit kule; Ele B BFS 8 mm Apex: Høydeparameter utledet fra bakoverflaten sentrert ved spissen beregnet ved bruk av 8 mm best-fit kule; Ele B BFS 8 mm tynnest: Høydeparameter utledet fra bakoverflaten sentrert på det tynneste punktet ved bruk av 8 mm best-fit kule; Ele B BFTE 8 mm Maks. 4 mm sone: Høydeparameter utledet fra bakoverflaten sentrert på punktet med høyeste verdi innenfor 4 mm (diameter) ved bruk av den 8 mm best passende toriske ellipsoiden; Ele B BFTE 8 mm Apex: Høydeparameter utledet fra bakoverflaten sentrert ved spissen beregnet ved bruk av den 8 mm best passende toriske ellipsoiden; Ele B BFTE 8 mm tynnest: Høydeparameter utledet fra bakoverflaten sentrert på det tynneste punktet ved bruk av den 8 mm best passende toriske ellipsoiden; Ele F BFS 8 mm Maks. 4 mm sone: Høydeparameter utledet fra frontoverflaten sentrert på punktet med høyeste verdi innenfor 4 mm (diameter) ved bruk av 8 mm best passende kule; Ele F BFS 8 mm Apex: Høydeparameter utledet fra frontoverflaten sentrert ved spissen beregnet ved bruk av 8 mm best-fit kule; Ele F BFS 8 mm tynnest: Høydeparameter utledet fra frontflaten sentrert på det tynneste punktet ved bruk av 8 mm best-fit kule; Ele F BFTE 8 mm Maks. 4 mm sone: Høydeparameter utledet fra frontoverflaten sentrert på punktet med høyeste verdi innenfor 4 mm (diameter) ved bruk av den 8 mm best passende toriske ellipsoiden; Ele F BFTE 8 mm Apex: Høydeparameter utledet fra frontoverflaten sentrert ved spissen beregnet ved bruk av den 8 mm best passende toriske ellipsoiden; Ele F BFTE 8 mm tynnest: Høydeparameter utledet fra frontoverflaten sentrert på det tynneste punktet ved bruk av den 8 mm best passende toriske ellipsoiden; IHA: Indeks høyeste asymmetri; IHD: Indeks høyeste desentrasjon; ISV: Indeks for overflatevarians; IVA: Indeks for vertikal asymmetri; KI: Keratokonusindeks; Pachy Min: Hornhinnetykkelse på det tynneste punktet; Pachy Min Y: Plassering av minimum hornhinnetykkelse i forhold til Y-aksen sentrert på hornhinnens apex; PRC (3 mm sone): Bakre krumningsradius i 3,0 mm sonen sentrert på den tynneste plasseringen av hornhinnen; Rel Pachy Min: Relativ hornhinnetykkelse på det tynneste punktet; RMS HOA (CB): rotmiddelkvadrat av høy ordens aberrasjon av hornhinnen tilbake; RMS HOA (CF): rotmiddelkvadrat av høy ordens aberrasjon av hornhinnefronten; RMS HOA (Cornea): rotmiddelkvadrat av høy ordens aberrasjon av total hornhinne; RPIavg: Gjennomsnittlig pachymetrisk progresjonsindeks; RPImax: Maksimal pachymetrisk progresjonsindeks; RPImin: Minimum pachymetrisk progresjonsindeks; Z 3 -1 (CB): 3. ordens vertikal komaaberrasjon hornhinne tilbake; Z 3 -1 (CF): 3. ordens vertikal komaaberrasjon av hornhinnefronten; Z 3 -1 (Cornea): 3. ordens vertikal komaaberrasjon total hornhinne; Z 5 -1 (CB): 5. ordens vertikal komaaberrasjon av hornhinnen tilbake; Z 5 -1 (CF): 5. ordens vertikal komaaberrasjon av hornhinnen foran. Alle Zernike-målinger ble gjort for en hornhinnediameter på 6 mm.
Studietype
Registrering (Faktiske)
Deltakelseskriterier
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
- Barn
- Voksen
- Eldre voksen
Tar imot friske frivillige
Kjønn som er kvalifisert for studier
Prøvetakingsmetode
Studiepopulasjon
Beskrivelse
Inklusjonskriterier:
Pasienter ble ansett for å være svært asymmetriske (VAE-NT) dersom diagnosen ektasi ble bekreftet på det ene øyet basert på de tidligere beskrevne kriteriene og det andre øyet hadde en normal frontoverflatekurvatur (topometrisk) kart. Objektive kriterier for å vurdere normal topografi ble brukt for å definere tilfellene av VAE-NT, inkludert objektive frontoverflatekurvaturmålinger avledet fra Pentacam. Normal topografi ble grundig vurdert basert på objektive kriterier (27, 28) for en maksimal krumning Kmax (steepest front keratometry)
Ekskluderingskriterier:
Følgende eksklusjonskriterier ble vedtatt: historie med okulær traume; kronisk bruk av øyemedisin, glaukom; tørre øyne syndrom; arrdannelse i hornhinnen; nevrotrofisk keratopati; alvorlig meibomisk kjerteldysfunksjon; sårbar tilstand på grunn av fysisk eller psykisk sykdom og språkrelaterte vansker; gravid eller ammer.
Studieplan
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
- Observasjonsmodeller: Case-Control
- Tidsperspektiver: Retrospektiv
Kohorter og intervensjoner
Gruppe / Kohort |
Intervensjon / Behandling |
---|---|
Kontrollgruppe - Normale øyne (CG)
• Kontrollgruppe - Normale øyne (CG): 351 øyne uten KC av 351 pasienter som gjennomgikk LASIK eller fotorefraktiv keratektomi (PRK), stabile etter minst 18 måneders oppfølging, uten endringer i posterior elevasjon etter 18 måneder Pentacam i forhold til preoperativ undersøkelse (operasjoner utført i 2012-2018).
Våre objektive topografiske kriterier var: begge øyne med en KISA %-indeks på mindre enn 60 %, Kmax på 47,2 D eller mindre, og I-S-forskjell på mindre enn 1,45 D. Fordi ingen virkelig etablerte tomografiske parameter(er)/cut-off(er) ) for å skille mellom normale og keratokonusmistenkte øyne, tilpasset vi klassifiseringen vår for normale øyne til den nylige publikasjonen av Ambrósio et al. ved å legge til kriteriet "overall subjektiv normal topografi og tomografiundersøkelser" basert på evalueringen av erfaren refraktiv kirurg (GCAJ).
Bare ett øye ble tilfeldig valgt for videre statistisk analyse.
|
MATEMATISK ALGORITMME: For å bygge ligningen hentet fra SVM, ble 58 variabler brukt, noen av dem ble hentet fra regnearket.
Etter konstruksjonen av disse 58 funksjonsvektorene (FV), ble det opprettet en SVM-avledet indeks, som ble kalt hornhinnetomografi multivariat indeks avledet fra en støttevektormaskin (CTMVI).
Tatt i betraktning at hver pasient representerer et punkt på et kartesisk plan med 58 dimensjoner (hver koordinat representerer en av de 58 FV), er SVMs rolle å finne hyperplanet som best skiller CG-, KCG- og VAE-NT G-objektene.
Et hyperplan er algebraisk beskrevet av en lineær ligning; i dette tilfellet er det 59 koeffisienter, hvorav 58 er relatert til FV og en uavhengig koeffisient som representerer bias (som er en mulig parallell dislokasjon av et gitt hyperplan).
|
Veldig assimetrisk ektasi med normal topografi
• Svært assimetrisk ektasi med normal topografigruppe (VAE-NT G): 88 øyne av 88 pasienter med svært asymmetrisk ektasi med normal topografi (VAE-NT) i ett øye og åpen ektasi (VAE-E) i det andre øyet.
Inklusjonskriteriene fulgte tidligere studier (28, 32, 33) Øyne i denne gruppen med utilstrekkelige topografiske funn til å oppfylle diagnostiske kriterier for keratokonus, og følgende funksjoner normal hornhinne ved spaltelampebiomikroskopi, keratometri, retinoskopi.
Disse tilfellene var det mindre berørte øyet (medøye) til en keratokonisk pasient ble inkludert hvis følgende kriterier var oppfylt: KISA %-indeks på mindre enn 60 %, I-S-forskjell på mindre enn 1,45 D og Kmax på 47,2 D eller mindre (dvs. , samme topografiske kriterier som i normale øyne, bortsett fra enn i normale øyne, begge øynene til pasienten oppfylte kriteriene).
Disse pasientene kan vurderes med hornhinner som er svært utsatt for ektasi.
|
MATEMATISK ALGORITMME: For å bygge ligningen hentet fra SVM, ble 58 variabler brukt, noen av dem ble hentet fra regnearket.
Etter konstruksjonen av disse 58 funksjonsvektorene (FV), ble det opprettet en SVM-avledet indeks, som ble kalt hornhinnetomografi multivariat indeks avledet fra en støttevektormaskin (CTMVI).
Tatt i betraktning at hver pasient representerer et punkt på et kartesisk plan med 58 dimensjoner (hver koordinat representerer en av de 58 FV), er SVMs rolle å finne hyperplanet som best skiller CG-, KCG- og VAE-NT G-objektene.
Et hyperplan er algebraisk beskrevet av en lineær ligning; i dette tilfellet er det 59 koeffisienter, hvorav 58 er relatert til FV og en uavhengig koeffisient som representerer bias (som er en mulig parallell dislokasjon av et gitt hyperplan).
|
Keratokonus gruppe (KCG)
• Keratokonusgruppe (KCG): 148 pasienter (ett øye hver) med bilateral klinisk KC.
KCG inkluderte ett øye tilfeldig valgt fra 148 pasienter med keratokonus; ett øye ble tilfeldig inkludert per pasient for å unngå seleksjonsskjevhet knyttet til bruk av begge øyne fra samme pasient.
Inklusjonskriteriene var de samme som for VAE-E, bortsett fra at begge øynene til pasienten oppfylte ektasikriteriene.
|
MATEMATISK ALGORITMME: For å bygge ligningen hentet fra SVM, ble 58 variabler brukt, noen av dem ble hentet fra regnearket.
Etter konstruksjonen av disse 58 funksjonsvektorene (FV), ble det opprettet en SVM-avledet indeks, som ble kalt hornhinnetomografi multivariat indeks avledet fra en støttevektormaskin (CTMVI).
Tatt i betraktning at hver pasient representerer et punkt på et kartesisk plan med 58 dimensjoner (hver koordinat representerer en av de 58 FV), er SVMs rolle å finne hyperplanet som best skiller CG-, KCG- og VAE-NT G-objektene.
Et hyperplan er algebraisk beskrevet av en lineær ligning; i dette tilfellet er det 59 koeffisienter, hvorav 58 er relatert til FV og en uavhengig koeffisient som representerer bias (som er en mulig parallell dislokasjon av et gitt hyperplan).
|
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
---|---|---|
CTMVI designet for å screene pasienter før refraktiv kirurgi
Tidsramme: januar 2012 til januar 2018
|
ROC-kurver for CTMVI sammenlignet med BAD D og PRFI
|
januar 2012 til januar 2018
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Samarbeidspartnere
Publikasjoner og nyttige lenker
Generelle publikasjoner
- 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.
Studierekorddatoer
Studer hoveddatoer
Studiestart (Faktiske)
Primær fullføring (Faktiske)
Studiet fullført (Faktiske)
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
Først lagt ut (Faktiske)
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
Sist bekreftet
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Ytterligere relevante MeSH-vilkår
Andre studie-ID-numre
- 37232214.1.0000.5415
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .