Estudo de biometria de lente de 1000 olhos

A cirurgia de catarata é uma das cirurgias mais realizadas em todo o mundo e tem um alto índice de satisfação do paciente no pós-operatório.

Apesar da melhoria significativa nos métodos de medição e nas fórmulas de cálculo da potência das lentes artificiais, ainda ocorrem erros de cálculo e erros de refração subsequentes após a cirurgia de catarata.

A maioria dos métodos atuais de cálculo de lentes artificiais usa fórmulas de regressão. O conceito de inteligência artificial (IA) só recentemente encontrou uso e apenas de forma rudimentar. Os exemplos incluem a calculadora Hill-RBF e a superfórmula Ladas, mas pelo menos a "superfórmula" não usa uma verdadeira abordagem de IA e os resultados não são melhores do que os obtidos com métodos convencionais.

Objetivo do estudo:

O principal objetivo do estudo é desenvolver uma abordagem de IA para melhorar os cálculos de potência da lente intraocular. Os dados serão usados ​​para as seguintes análises:

• Comparar o novo método de IA com a fórmula convencional e moderna (questão principal).
• Para comparar o erro de refração para diferentes comprimentos de olho.
• Usar um método de rastreamento de raios para quantificar fontes de erro em pacientes com surpresa refrativa de pelo menos 1,0 dioptria
• Avaliar um novo conceito de teste de outlier usando um teste não paramétrico modificado de Walsh

Design de estudo:

Este estudo será multicêntrico e parcialmente prospectivo. Planejamos analisar dados de 1.000 pacientes que já fizeram cirurgia de catarata.

Todos os pacientes serão convidados para uma visita à clínica de recrutamento e as seguintes medidas (biometria óptica e subjetiva/autorrefração + acuidade visual) serão realizadas. Todas essas medições são sem contato. Além disso, nenhum colírio precisa ser usado.

Se um paciente não estiver disposto a comparecer à clínica de recrutamento, isso será documentado e outro paciente será chamado para preencher o conjunto de dados de 1000.