- ICH GCP
- Rejestr badań klinicznych w USA
- Badanie kliniczne NCT04313387
Skuteczność algorytmu wyprowadzonego z parametrów tomografii rogówki w celu odróżnienia rogówki wysoce podatnej na ektazję od zdrowej
Przegląd badań
Status
Szczegółowy opis
Pacjentów uznano za bardzo asymetrycznych (VAE-NT), jeśli rozpoznanie ektazji potwierdzono w jednym oku na podstawie wcześniej opisanych kryteriów, a drugie oko miało normalną mapę krzywizny powierzchni przedniej (topometrycznej). Do zdefiniowania przypadków VAE-NT zastosowano obiektywne kryteria uwzględnienia topografii normalnej, w tym obiektywne metryki krzywizny powierzchni przedniej pochodzące z Pentacam. Normalna topografia została rygorystycznie rozważona w oparciu o obiektywne kryteria maksymalnej krzywizny Kmax (Keratometria z przodu najbardziej stromej)
Badaniem objęto 148 oczu z KC, 351 oczu ze zdrową rogówką i 88 oczu z podejrzeniem KC. Pacjentów podzielono na trzy grupy:
- Grupa kontrolna - Oczy normalne (CG): 351 oczu bez KC u 351 pacjentów poddanych LASIK lub keratektomii fotorefrakcyjnej (PRK), stabilne po co najmniej 18 miesiącach obserwacji, bez zmian w tylnej elewacji po 18 miesiącach Pentacam w związku z badaniem przedoperacyjnym (operacje wykonane w latach 2012-2018). Kryteriami włączenia do bycia przypadkiem normalnym były normalne rogówki w ogólnym badaniu okulistycznym w obu oczach, w tym normalna biomikroskopia z lampą szczelinową, skorygowana ostrość widzenia do dali 20/20 lub lepsza, ogólnie subiektywna prawidłowa topografia i badania tomograficzne.. Nasz cel kryteriami topograficznymi były: oboje oczu ze wskaźnikiem KISA% mniejszym niż 60%, Kmax 47,2 D lub mniej i różnicą I-S mniejszą niż 1,45 D. rozróżniając oczy normalne od podejrzanych o stożka rogówki, dostosowaliśmy naszą klasyfikację dla oczu normalnych do niedawnej publikacji Ambrosio i wsp.(31), dodając kryterium „ogólnych subiektywnych badań topografii i tomografii normalnej” w oparciu o ocenę doświadczonego chirurga refrakcyjnego ( GCAJ). Tylko jedno oko wybrano losowo do dalszej analizy statystycznej. CG obejmowało jedno oko wybrane losowo spośród 323 pacjentów z prawidłową rogówką; jedno oko zostało losowo włączone na pacjenta, aby uniknąć błędu selekcji związanego z użyciem obu oczu tego samego pacjenta
- Grupa bardzo asymetrycznej ektazji z normalną topografią (VAE-NT G): 88 oczu 88 pacjentów z bardzo asymetryczną ektazją z normalną topografią (VAE-NT) w jednym oku i szczerą ektazją (VAE-E) w drugim oku. Kryteria włączenia były zgodne z wcześniejszymi badaniami (28, 32, 33) Oczy w tej grupie z niewystarczającymi wynikami topograficznymi, aby spełnić kryteria diagnostyczne dla stożka rogówki, oraz następujące cechy normalnie wyglądającej rogówki w biomikroskopii w lampie szczelinowej, keratometrii, retinoskopii. Przypadki te obejmowały mniej dotknięte chorobą oko (koledze oko) pacjenta ze stożkiem rogówki, jeśli spełnione były następujące kryteria: wskaźnik KISA% mniejszy niż 60%, różnica I-S mniejsza niż 1,45 D i Kmax 47,2 D lub mniej (tj. , takie same kryteria topograficzne jak w oczach zdrowych, z wyjątkiem tego, że w oczach zdrowych oba oczy pacjenta spełniały kryteria). Pacjenci ci mogą być brani pod uwagę z rogówkami bardzo podatnymi na ektazję.
- Bardzo asymetryczne oczy z ektazją (VAE-E): inne oczy VAE-NT wykazujące wskaźnik KISA% większy niż 100% i co najmniej jeden z następujących objawów biomikroskopowych: rozstępy Vogta, pierścień Fleischera lub ogniskowe przerzedzenie zrębu. Firma Oculus wdrożyła do oprogramowania Pentacam własny system stopniowania, który powinien naśladować systemy Amslera/Krumeicha: topograficzną klasyfikację stożka rogówki (TKC) (34). TKC klasyfikuje KC na cztery etapy (plus cztery etapy pośrednie) i identyfikuje inne patologie rogówki, takie jak chirurgia refrakcyjna rogówki lub przezroczyste zwyrodnienie brzeżne (PMD). Klasyfikacja TKC indeksu tomograficznego Pentacam przedstawiająca skalę grau de KC variando de 1-4.
- Grupa stożka rogówki (KCG): 148 pacjentów (po jednym oku) z obustronnym klinicznym KC. KCG obejmowało jedno oko wybrane losowo spośród 148 pacjentów ze stożkiem rogówki; jedno oko zostało losowo włączone na pacjenta, aby uniknąć błędu selekcji związanego z użyciem obu oczu tego samego pacjenta. Kryteria włączenia były takie same jak dla VAE-E, z wyjątkiem tego, że oba oczy pacjenta spełniały kryteria ektazji.
Wszyscy badani przeszli pełne badanie okulistyczne, ocenę refrakcji, biomikroskopię, retinoskopię, badanie dna oka, ocenę topografii i tomografii. Wszyscy pacjenci byli oceniani w Visum Eye Center między styczniem 2012 a styczniem 2018.
To badanie było zgodne z założeniami Deklaracji Helsińskiej i zostało zatwierdzone przez Komisję Etyki Badań Wydziału Lekarskiego Sao Jose do Rio Preto. Wszyscy pacjenci zostali poinformowani o celach badania i przed włączeniem podpisali pisemne formularze świadomej zgody.
Walidację zewnętrzną przeprowadzono na 140 pacjentach, których dane nie zostały uwzględnione w budowaniu algorytmu. Spełniali te same kryteria włączenia, co inni, w sumie 82 oczu 82 pacjentów ze zdrową rogówką, 19 oczu 19 pacjentów z VAE-NT i 39 oczu 39 pacjentów z KC.
TOMOGRAFIA PENTACAM: Wszystkie oczy badano za pomocą obrotowej tomografii rogówki i przedniego odcinka Scheimpfluga (Pentacam HR; Oculus GmbH, Wetzlar, Niemcy). Jakość obrazu została sprawdzona, aby do badania włączono tylko przypadki z obrazami o akceptowalnej jakości. Doświadczony specjalista rogówki przeszkolony w ramach stypendium (GCAJ) dokonał przeglądu wszystkich przypadków, aby zostały one prawidłowo sklasyfikowane w grupach KC i VAE-NT. Surowe dane (pliki u12) uzyskano ze wszystkich przypadków; dlatego do przetworzenia wszystkich plików eksportu użyto tego samego dostosowanego oprogramowania (wersja 1.20r118), a wszystkie zmienne Scheimpflug zostały pobrane bezpośrednio z oprogramowania Pentacam przy użyciu funkcji „call-all”.
ALGORYTM MATEMATYCZNY: Do zbudowania równania wyodrębnionego z SVM wykorzystano 58 zmiennych, niektóre z nich zostały wyodrębnione z arkusza kalkulacyjnego. Po zbudowaniu tych 58 wektorów cech (FV) utworzono indeks pochodzący z SVM, który nazwano wielowymiarowym indeksem tomografii rogówki pochodzącym z maszyny wektorów nośnych (CTMVI). Biorąc pod uwagę, że każdy pacjent reprezentuje punkt na płaszczyźnie kartezjańskiej o 58 wymiarach (każda współrzędna reprezentuje jedną z 58 FV), rolą SVM jest znalezienie hiperpłaszczyzny, która najlepiej oddziela pacjentów CG, KCG i VAE-NT G. Hiperpłaszczyzna jest algebraicznie opisana równaniem liniowym; w tym przypadku jest 59 współczynników, z których 58 jest związanych z FV i jeden niezależny współczynnik reprezentujący obciążenie (będące możliwym równoległym przemieszczeniem danej hiperpłaszczyzny). Analizowane FV to:
ARC (strefa 3 mm): przedni promień krzywizny w strefie 3,0 mm wyśrodkowany w najcieńszym miejscu rogówki; ARTmax: maksymalna grubość relacyjna Ambrosio; ARTmin: minimalna grubość relacyjna Ambrosio; BAD D: Belin/Ambrosio wzmocniona wartość całkowitego odchylenia ektazji; BAD Daa: Odchylenie średniej ART; BAD Dam: Odchylenie ART max; BAD Db: Odchylenie mapy różnicy wysokości z tyłu; BAD De: Odchylenie od tylnej elewacji w najcieńszym miejscu, biorąc pod uwagę BFS 8 mm; BAD Df: Odchylenie mapy różnicy wysokości frontu; BAD Df: Odchylenie minimalnej grubości; BAD Dk: Odchylenie od Kmax; BAD Dp: Odchylenie średniej progresji pachymetrycznej; BAD Dr: Odchylenie od bardziej ujemnej wartości na mapie względnej grubości; BAD Dy: Odchylenie od pionowego przemieszczenia najcieńszego punktu od wierzchołka; C.Vol D 3mm: objętość rogówki o średnicy 3 mm; C.Vol D 5mm: objętość rogówki o średnicy 5 mm; C.Vol D 7mm: objętość rogówki o średnicy 7mm; C.Vol D 10mm: objętość rogówki o średnicy 10mm; D2 mm / Pachy Min: iloraz D2 mm / Pachy Min; D2 mm: Średnia grubość rogówki w okręgu o średnicy 2 mm wyśrodkowanym w najcieńszym miejscu; D4 mm / Pachy Min: iloraz D4 mm / Pachy Min; D4 mm: Średnia grubość rogówki w okręgu o średnicy 4 mm wyśrodkowanym w najcieńszym miejscu; D6 mm/Pachy Min: iloraz D6mm/Pachy Min; D6 mm: Średnia grubość rogówki w kole o średnicy 6 mm wyśrodkowanym w najcieńszym miejscu; D8 mm / Pachy Min: iloraz D8 mm / Pachy Min; D8 mm: Średnia grubość rogówki w okręgu o średnicy 8 mm wyśrodkowanym w najcieńszym miejscu; Ele B BFS 8 mm Max. Strefa 4 mm: parametr wysokości uzyskany z tylnej powierzchni wyśrodkowany w punkcie o najwyższej wartości w obrębie 4 mm (średnicy) przy użyciu najlepiej dopasowanej kuli 8 mm; Ele B BFS 8mm Apex: Parametr wysokości pochodzący z tylnej powierzchni wyśrodkowanej na wierzchołku, obliczony przy użyciu najlepiej dopasowanej kuli 8 mm; Ele B BFS 8mm Thinnest: Parametr wysokości uzyskany z tylnej powierzchni wyśrodkowanej w najcieńszym punkcie przy użyciu najlepiej dopasowanej kuli o średnicy 8 mm; Ele B BFTE 8 mm Max. Strefa 4 mm: parametr wysokości wyprowadzony z tylnej powierzchni wyśrodkowany w punkcie o najwyższej wartości w obrębie 4 mm (średnicy) przy użyciu najlepiej dopasowanej elipsoidy torycznej 8 mm; Ele B BFTE 8 mm wierzchołek: parametr wysokości pochodzący z tylnej powierzchni wyśrodkowanej na wierzchołku, obliczony przy użyciu najlepiej dopasowanej elipsoidy torycznej 8 mm; Ele B BFTE 8 mm najcieńszy: parametr wysokości uzyskany z tylnej powierzchni wyśrodkowanej w najcieńszym punkcie przy użyciu najlepiej dopasowanej elipsoidy torycznej o grubości 8 mm; Ele F BFS 8 mm Max. Strefa 4 mm: parametr wysokości wyprowadzony z przedniej powierzchni wyśrodkowanej w punkcie o najwyższej wartości w obrębie 4 mm (średnicy) przy użyciu najlepiej dopasowanej kuli 8 mm; Ele F BFS 8mm Apex: parametr wysokości pochodzący z przedniej powierzchni wyśrodkowanej na wierzchołku, obliczony przy użyciu najlepiej dopasowanej kuli 8 mm; Ele F BFS 8 mm najcieńszy: parametr wysokości uzyskany z przedniej powierzchni wyśrodkowanej w najcieńszym punkcie przy użyciu najlepiej dopasowanej kuli o średnicy 8 mm; Ele F BFTE 8 mm Max. Strefa 4 mm: parametr wysokości wyprowadzony z przedniej powierzchni wyśrodkowanej w punkcie o najwyższej wartości w obrębie 4 mm (średnicy) przy użyciu najlepiej dopasowanej elipsoidy torycznej 8 mm; Ele F BFTE 8mm Apex: Parametr wysokości wyprowadzony z przedniej powierzchni wyśrodkowanej na wierzchołku, obliczony przy użyciu najlepiej dopasowanej elipsoidy torycznej 8 mm; Ele F BFTE 8 mm najcieńszy: parametr wysokości uzyskany z przedniej powierzchni wyśrodkowanej w najcieńszym punkcie przy użyciu najlepiej dopasowanej elipsoidy torycznej o grubości 8 mm; IHA: Indeks najwyższej asymetrii; IHD: Indeks najwyższej decentracji; ISV: Indeks wariancji powierzchni; IVA: Wskaźnik asymetrii pionowej; KI: wskaźnik stożka rogówki; Pachy Min: grubość rogówki w najcieńszym miejscu; Pachy Min Y: Pozycja minimalnej grubości rogówki względem osi Y wyśrodkowanej na wierzchołku rogówki; PRC (strefa 3 mm): tylny promień krzywizny w strefie 3,0 mm wyśrodkowany w najcieńszym miejscu rogówki; Rel Pachy Min: Względna grubość rogówki w najcieńszym miejscu; RMS HOA (CB): średnia kwadratowa aberracji wysokiego rzędu tylnej części rogówki; RMS HOA (CF): średnia kwadratowa aberracji wysokiego rzędu czoła rogówki; RMS HOA (rogówka): średnia kwadratowa aberracji wysokiego rzędu dla całej rogówki; RPIavg: średni wskaźnik progresji pachymetrycznej; RPImax: Maksymalny wskaźnik progresji pachymetrycznej; RPImin: minimalny wskaźnik progresji pachymetrycznej; Z 3 -1 (CB): pionowa aberracja śpiączkowa 3. rzędu z tyłu rogówki; Z 3 -1 (CF): pionowa aberracja śpiączkowa 3. rzędu czoła rogówki; Z 3 -1 (Rogówka): całkowita aberracja śpiączki pionowej 3. rzędu; Z 5 -1 (CB): pionowa aberracja śpiączkowa 5. rzędu tylnej części rogówki; Z 5 -1 (CF): Pionowa aberracja śpiączkowa 5. rzędu czoła rogówki. Wszystkie pomiary Zernike wykonano dla rogówki o średnicy 6 mm.
Typ studiów
Zapisy (Rzeczywisty)
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
- Dziecko
- Dorosły
- Starszy dorosły
Akceptuje zdrowych ochotników
Płeć kwalifikująca się do nauki
Metoda próbkowania
Badana populacja
Opis
Kryteria przyjęcia:
Pacjentów uznano za bardzo asymetrycznych (VAE-NT), jeśli rozpoznanie ektazji potwierdzono w jednym oku na podstawie wcześniej opisanych kryteriów, a drugie oko miało normalną mapę krzywizny powierzchni przedniej (topometrycznej). Do zdefiniowania przypadków VAE-NT zastosowano obiektywne kryteria uwzględnienia topografii normalnej, w tym obiektywne metryki krzywizny powierzchni przedniej pochodzące z Pentacam. Normalna topografia została rygorystycznie rozważona w oparciu o obiektywne kryteria (27, 28) maksymalnej krzywizny Kmax (najbardziej stroma keratometria przednia)
Kryteria wyłączenia:
Przyjęto następujące kryteria wykluczenia: historia urazu oka; przewlekłe stosowanie leków na oczy, jaskra; zespół suchego oka; bliznowacenie rogówki; keratopatia neurotroficzna; ciężka dysfunkcja gruczołów Meiboma; stan zagrożenia z powodu choroby fizycznej lub psychicznej oraz z trudnościami językowymi; w ciąży lub karmiących piersią.
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
- Modele obserwacyjne: Kontrola przypadków
- Perspektywy czasowe: Z mocą wsteczną
Kohorty i interwencje
Grupa / Kohorta |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Grupa kontrolna - Normalne oczy (CG)
• Grupa kontrolna - Oczy normalne (CG): 351 oczu bez KC u 351 pacjentów poddanych LASIK lub keratektomii fotorefrakcyjnej (PRK), stabilne po co najmniej 18 miesiącach obserwacji, bez zmian w tylnym uniesieniu po 18 miesiącach Pentacam w odniesieniu do badania przedoperacyjnego (operacje wykonane w latach 2012-2018).
Naszymi obiektywnymi kryteriami topograficznymi były: oboje oczu ze wskaźnikiem KISA% mniejszym niż 60%, Kmax 47,2 D lub mniej oraz różnica I-S mniejsza niż 1,45 D. ) w celu odróżnienia oczu normalnych od podejrzanych o obecność stożka rogówki, dostosowaliśmy naszą klasyfikację dla oczu normalnych do niedawnej publikacji Ambrosio et al. poprzez dodanie kryterium „ogólnych subiektywnych badań topografii i tomografii normalnej” na podstawie oceny doświadczonego chirurga refrakcyjnego (GCAJ).
Tylko jedno oko wybrano losowo do dalszej analizy statystycznej.
|
ALGORYTM MATEMATYCZNY: Do zbudowania równania wyodrębnionego z SVM wykorzystano 58 zmiennych, niektóre z nich zostały wyodrębnione z arkusza kalkulacyjnego.
Po zbudowaniu tych 58 wektorów cech (FV) utworzono indeks pochodzący z SVM, który nazwano wielowymiarowym indeksem tomografii rogówki pochodzącym z maszyny wektorów nośnych (CTMVI).
Biorąc pod uwagę, że każdy pacjent reprezentuje punkt na płaszczyźnie kartezjańskiej o 58 wymiarach (każda współrzędna reprezentuje jedną z 58 FV), rolą SVM jest znalezienie hiperpłaszczyzny, która najlepiej oddziela pacjentów CG, KCG i VAE-NT G.
Hiperpłaszczyzna jest algebraicznie opisana równaniem liniowym; w tym przypadku jest 59 współczynników, z których 58 jest związanych z FV i jeden niezależny współczynnik reprezentujący obciążenie (będące możliwym równoległym przemieszczeniem danej hiperpłaszczyzny).
|
|
Bardzo asymetryczna ektazja o normalnej topografii
• Grupa bardzo asymetrycznej ektazji z normalną topografią (VAE-NT G): 88 oczu 88 pacjentów z bardzo asymetryczną ektazją z normalną topografią (VAE-NT) w jednym oku i szczerą ektazją (VAE-E) w drugim oku.
Kryteria włączenia były zgodne z wcześniejszymi badaniami (28, 32, 33) Oczy w tej grupie z niewystarczającymi wynikami topograficznymi, aby spełnić kryteria diagnostyczne dla stożka rogówki, oraz następujące cechy normalnie wyglądającej rogówki w biomikroskopii w lampie szczelinowej, keratometrii, retinoskopii.
Przypadki te obejmowały mniej dotknięte chorobą oko (koledze oko) pacjenta ze stożkiem rogówki, jeśli spełnione były następujące kryteria: wskaźnik KISA% mniejszy niż 60%, różnica I-S mniejsza niż 1,45 D i Kmax 47,2 D lub mniej (tj. , takie same kryteria topograficzne jak w oczach zdrowych, z wyjątkiem tego, że w oczach zdrowych oba oczy pacjenta spełniały kryteria).
Pacjenci ci mogą być brani pod uwagę z rogówkami bardzo podatnymi na ektazję.
|
ALGORYTM MATEMATYCZNY: Do zbudowania równania wyodrębnionego z SVM wykorzystano 58 zmiennych, niektóre z nich zostały wyodrębnione z arkusza kalkulacyjnego.
Po zbudowaniu tych 58 wektorów cech (FV) utworzono indeks pochodzący z SVM, który nazwano wielowymiarowym indeksem tomografii rogówki pochodzącym z maszyny wektorów nośnych (CTMVI).
Biorąc pod uwagę, że każdy pacjent reprezentuje punkt na płaszczyźnie kartezjańskiej o 58 wymiarach (każda współrzędna reprezentuje jedną z 58 FV), rolą SVM jest znalezienie hiperpłaszczyzny, która najlepiej oddziela pacjentów CG, KCG i VAE-NT G.
Hiperpłaszczyzna jest algebraicznie opisana równaniem liniowym; w tym przypadku jest 59 współczynników, z których 58 jest związanych z FV i jeden niezależny współczynnik reprezentujący obciążenie (będące możliwym równoległym przemieszczeniem danej hiperpłaszczyzny).
|
|
Grupa stożka rogówki (KCG)
• Grupa stożka rogówki (KCG): 148 pacjentów (po jednym oku) z obustronnym klinicznym KC.
KCG obejmowało jedno oko wybrane losowo spośród 148 pacjentów ze stożkiem rogówki; jedno oko zostało losowo włączone na pacjenta, aby uniknąć błędu selekcji związanego z użyciem obu oczu tego samego pacjenta.
Kryteria włączenia były takie same jak dla VAE-E, z wyjątkiem tego, że oba oczy pacjenta spełniały kryteria ektazji.
|
ALGORYTM MATEMATYCZNY: Do zbudowania równania wyodrębnionego z SVM wykorzystano 58 zmiennych, niektóre z nich zostały wyodrębnione z arkusza kalkulacyjnego.
Po zbudowaniu tych 58 wektorów cech (FV) utworzono indeks pochodzący z SVM, który nazwano wielowymiarowym indeksem tomografii rogówki pochodzącym z maszyny wektorów nośnych (CTMVI).
Biorąc pod uwagę, że każdy pacjent reprezentuje punkt na płaszczyźnie kartezjańskiej o 58 wymiarach (każda współrzędna reprezentuje jedną z 58 FV), rolą SVM jest znalezienie hiperpłaszczyzny, która najlepiej oddziela pacjentów CG, KCG i VAE-NT G.
Hiperpłaszczyzna jest algebraicznie opisana równaniem liniowym; w tym przypadku jest 59 współczynników, z których 58 jest związanych z FV i jeden niezależny współczynnik reprezentujący obciążenie (będące możliwym równoległym przemieszczeniem danej hiperpłaszczyzny).
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
CTMVI przeznaczony do badań przesiewowych pacjentów przed operacją refrakcyjną
Ramy czasowe: stycznia 2012 do stycznia 2018
|
Krzywe ROC CTMVI w porównaniu z BAD D i PRFI
|
stycznia 2012 do stycznia 2018
|
Współpracownicy i badacze
Współpracownicy
Publikacje i pomocne linki
Publikacje ogólne
- 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.
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)
Ukończenie studiów (Rzeczywisty)
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia weryfikacja
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
- 37232214.1.0000.5415
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .