Abstract

Purpose: to evaluate a new nuclear kaihi grading system which is intended as a surgical guidance system to predict linssin kovuus before kaihileikkaus. Menetelmät: Uusi BCN 10-luokitusjärjestelmä koostuu ihmissilmälinssien etu-ja poikkileikkauksellisista rakolamppukuvista, jotka vaihtelevat täysin läpinäkyvästä linssiytimestä täysin mustaan ydinkaihiin. Validointi tehtiin 9 tarkkailijan kanssa 110 tapauksessa. Kaksi yksityiskohtaa sovellettiin, ja tarkkailijoita pyydettiin käyttämään luokitusta varten vain kokonaisia numeroita ja sitten puolinumeroisia numeroita. Tulokset: Toistettavuus testin uusintatestien erojen osalta osoitti, että keskimääräinen hyväksymisraja oli 1,70 kokonumeroille ja 1,32 puolinumeroille. Absoluuttinen testi-uusintatestien ero oli lähellä nollaa alhaisilla sekä korkeilla kaihiasteilla. Koko 9 havainnoitsijan ryhmän luotettavuus tuotti lassakorrelaatiokertoimen, joka oli saman luottamusvälin sisällä eli 0,991-0.995, kokonumeroille ja puolinumeroille. Päätelmät: kaihi ei vaikuttanut BCN 10-luokituksen toistettavuuteen. Se osoitti erittäin hyvää toistettavuutta. Toistettavuus oli huomattavasti suurempi, kun tarkkailijat käyttivät puolinumeroita kokonumeroihin verrattuna. Luotettavuus todettiin myös erittäin hyväksi riippumatta kokonaisten tai puolinumeroisten numeroiden käytöstä.

© 2017 S. Karger AG, Basel

Johdanto

kaihin luokittelua koskevien valokuvaustandardien kehittäminen on helpottanut samentumien ja värityksen arviointia kiteisessä linssissä. Kliinisessä käytössä on kuitenkin aina jonkinasteista subjektiivisuutta, koska se riippuu tutkijan tuomiosta.

nämä luokitusjärjestelmät suunniteltiin helposti opittaviksi ja sovellettaviksi sekä toistettaviksi. Kaihia varten on ehdotettu erilaisia luokittelujärjestelmiä, joiden monimutkaisuus vaihtelee sen mukaan, mihin käyttötarkoituksiin ne on suunniteltu (eli diagnoosi, epidemiologiset tutkimukset, riskitekijöiden analyysi, mahdollisten antiataraktisten lääkkeiden tutkimukset ja presurgical assessment).

luokitusasteikko voidaan määritellä välineeksi, jonka avulla voidaan kvantifioida tilan vakavuus standardoitujen kuvausten tai kuvien avulla . Nykyisin käytetään usein numeerisia skaalaus-tai luokittelujärjestelmiä sen sijaan, että käytettäisiin kuvailevia tai laadullisia termejä, kuten alkava, lievä, vaikea tai kypsä, kaihin kehitysvaiheen osoittamiseksi. Lääkäri tekee havainnon ja antaa numeroarvon, ja tämä numero toimii viitearvona, jonka perusteella tulevia muutoksia voidaan arvioida.

luokitusasteikon käytön haittana on, että kataraktinkehityksen jatkuva prosessi on jaettava diskreetteihin ryhmiin. Tämä voi johtaa mittakaavaan, joka voi olla liian karkea. Kun asteikko on liian karkea, konkordanssitaipumus on suurempi, mutta herkkyys pienempi. Käyttämällä hienompaa asteikkoa voidaan merkittävästi parantaa kliinikon tai tutkijan kykyä havaita pieniä muutoksia . Toisaalta joissakin tutkimuksissa on havaittu, että vaikka asteikko sallii 0,1: n lisäykset, havaitsijoilla on taipumus luokitella muutokset pääasiassa 1: n tai 0,5: n lisäyksillä .

Oxfordin järjestelmä on esimerkki monimutkaisesta luokitusjärjestelmästä, jossa suuri määrä kaihinominaisuuksia on analysoitava; tähän sisältyy oftalmoskoopilla tehtävä resoluutiokohteiden projektio ja aivokuoren ja ydinkerrosten rakolampun arviointi, joka sisältää erilaisia kaihimorfologioita, kuten vakuoleja, retropisteitä, polttopisteitä, ydinbrunesenssia ja valkoista ydinsirontaa. Se on hyvin yksityiskohtainen ja monimutkainen luokittelu, mutta sitä on vaikea soveltaa kliinisesti. Muut ehdotetut järjestelmät, jotka ovat suunnittelun, toteutuksen ja toistettavuuden kannalta yksinkertaisempia, on suunniteltu ensisijaisesti epidemiologisiin tutkimuksiin. Yksi esimerkki on japanilainen osuuskunta Cataract Epidemiology Study Group System . Se perustuu myös standardoituihin kuviin, ja se suunniteltiin yksinkertaiseksi ja helppokäyttöiseksi uhraten tarkkuutta ja kykyä havaita pieniä variaatioita. Toinen esimerkki on Maailman terveysjärjestön WHO: n yksinkertaistettu kaihien luokittelujärjestelmä. Niiden tarkoituksena oli yhtenäistää ja yksinkertaistaa useissa muissa luokituksissa käytettyjä kriteerejä. Nykyisin yleisimmin käytetty järjestelmä on linssin Samentumien luokittelujärjestelmä III (LOCS III), joka koostuu 6 rakolampun kuvasta ydinvärien ja ydinaseiden opalesenssin luokitteluun, 5 retroilluminaatiokuvasta aivokuoren kaihin luokitteluun ja 5 retroilluminaatiokuvasta posterioristen kapselikaihien luokitteluun.

ehdotettu luokitusjärjestelmämme BCN 10 on tarkoitettu kliiniseksi ja kirurgiseksi ohjausjärjestelmäksi. Se keskittyy ensisijaisesti tumaan, koska se on kriittisin komponentti kirurgisten tarpeiden ennustamisessa ja sopivimman kirurgisen tekniikan valinnassa tuman kovuuden mukaan. Erityistä huomiota on kiinnitetty kaihileikkausten edistyneempiin vaiheisiin, jotka ovat juuri niitä vaikeammin leikattavia. LOCS III: lla on tältä osin tiettyjä rajoituksia, jotka johtuvat siitä, että se ei sisällä kehittyneempiä kaihiasteita.

tässä tutkimuksessa validoimme nuclear cataract-luokitusjärjestelmämme BCN 10: n.

menetelmät

BCN 10-Ydinluokitusjärjestelmä

BCN 10-luokitusjärjestelmä toimitetaan A4-kokoisena laminoituna karttana, jossa on korkean resoluution valokuvia. Valokuvaushenkilökunta otti kuvat Zeiss-rakolampulla (Carl Zeiss AG, Oberkochen, Saksa), jossa oli seuraavat asetukset: valokeilan leveys 10 mm; Korkeus edestä katsottaessa 10 mm; ja korkeus ja leveys 45° poikkileikkaukselta katsottaessa 10 ja 1 mm.

systeemi jakaa nuclear kaihin etenemisen lähtötason kirkkaaseen linssiin (N0) ja 10 samentumisasteeseen (N1-N10). Tämä läpinäkymättömyysaste on luokitusasteikkoyksikkömme. Luokitusjärjestelmäkaavio näyttää suuren rakolampun poikkileikkauskuvan, pienemmän etummaisen kuvan ja kaihinkehityksen kunkin vaiheen suhteellisen värin (kuva. 1). Arvosanat valittiin tasaisin väliajoin normaalista ikääntyneestä kiteisestä linssistä (N1) täysin tummaan linssiin (cataracta nigra – N10).

validointiprosessi

validointiprosessin perustana olivat standardoidut valokuvat 110 potilaalta, joille oli suunniteltu kaihileikkausta Centro de Oftalmología Barraquerissa. Potilaat valittiin siten, että kaikki kaihiasteet katettaisiin tasapuolisesti. Tähän sisältyi yksi silmäkuva edestä ja poikkileikkaus, joissa molemmissa oli laajentuneet pupillit, jotka klinikan kuvaushenkilökunta otti rakolampulla. Valokuvat esitettiin sattumanvaraisesti tietokoneen näytöllä ja niitä jouduttiin vertaamaan kyljessä olevaan BCN 10-kaavioon.

validointiprosessin tarkkailijoita oli 3 silmäkirurgia ja 6 silmätautialan asukasta (koulutuksen päättyessä). Validointiprosessi tehtiin 2: lle eri menettelylle siten, että ensin voitiin käyttää vain 1-luokan lisäyksiä (kokonaisia numeroita), jolloin saatiin 11 luokitusvaihetta, ja noin 6 kuukautta myöhemmin sallittiin 0, 5-luokan lisäyksiä (puolinumeroisia), jolloin saatiin yhteensä 21 luokitusvaihetta.

molempien modaliteettien luokitus tehtiin kaksi kertaa noin 3 viikon välein luokitustulosten toistettavuuden arvioimiseksi. Toistettavuus eli intraobserver-sopimus tarkoittaa luokkalaisen kykyä antaa samanlaisia tuloksia toistetusta testistä (test-retest) samoissa olosuhteissa. Arvioimme myös luokitusjärjestelmän luotettavuutta tai tarkkuutta, joka tarkoittaa kaikkien tarkkailijoiden tarkkuutta antaa sama arvo samalle arviointikohteelle. Luotettavuudesta voidaan käyttää nimitystä interobserver agreement .

tilastollinen analyysi

pidämme luokitusasteikkoyksikköämme (opasiteettiaste) jatkuvana ja kvantitatiivisena datana. BCN 10-kaavion arvosanat on valittu tasaisin väliajoin ja niitä arvioidaan 11 tai 21 asteikolla.

toistettavuuden arvioinnissa käytettiin Bland-Altmanin lähestymistapaa. Siinä käytetään diagrammia,joka näyttää kahden toistetun havainnon välisen eron tai poikkeaman, jotka on piirretty molempien havaintojen keskiarvoon. Kaikkien erojen keskihajonta kerrottuna 1,96: lla antaa niin sanotut yhtymärajat eli toistettavuuskertoimet . Sovintorajojen arvot ovat luokitusasteikkoyksiköissä (opasiteettiasteet). Mitä pienempi on sopimusrajan arvo, sitä parempi toistettavuus.

lasinsisäistä korrelaatiokerrointa (ICC) sovellettiin toistettavuuden ja luotettavuuden arviointiin. ICC-estimointi perustuu varianssitekniikoiden analysointiin. Se voi hyvin välillä 0 ja 1. Suurin arvo on 1, Kun kaikki tarkkailijat antavat saman arvosanan. Sen pitäisi olla suurempi kuin 0,7, jotta luokitusjärjestelmää voidaan pitää luotettavana .

laskimme ICC: n käyttäen SPSS: n versiota 13.0 (SPSS Inc., Chicago, IL, USA) valitsemalla tilastollisen Luotettavuusanalyysin vaihtoehdon alfa-mallilla. Perustuen siihen, että meillä oli esimerkkiryhmä tarkkailijoita ja tapauksia, käytimme kaksisuuntaista Satunnaismallia ja valitsimme absoluuttisen sopimuksen. Kertamittaustuloksia käytettiin toistettavuuden arviointiin ja keskimääräisiä mittaustuloksia luotettavuuteen.

merkitsevyystasoksi asetettiin 0, 05 ja luottamuskertoimiksi 0, 95.

tulokset

9 tarkkailijan uusintatestivasteet 110 tapauksessa arvioitiin toistettavuuden osalta. Kahden toistetun testin keskimääräinen ero oli lähellä nollaa kaikilla havainnoitsijoilla, vaihdellen välillä -0, 308 – +0, 514 kokonaislukujen osalta ja välillä -0, 311 – +0, 261 puolilukujen osalta. Rajat sopimuksen vaihteli 1.09-2.78 koko numeroa ja 0.94-1.70 puoli numeroa (Kuva. 2 A, b). Paritettu t-testi osoitti, että keskimääräinen raja-arvo, jossa käytetään kokonaisia numeroita (eli 1,70), oli huomattavasti suurempi kuin arvo, jossa käytettiin puolinumeroita (eli 1,32), jolloin P = 0,008.

yhdistimme myös kaikki 990 toistettua havaintoa 9 tarkkailijaltamme yhteen Bland-Altmannin kuvioon (Kuva. 2c, d). Kuviosta 2 käy ilmi, että samentumisasteet N0: stä N10: een olivat tasapainossa. Ero testi – ja uusintatestiarvojen välillä oli lähellä nollaa alhaisilla sekä suurilla kaihiasteilla. Yhdistetty keskimääräinen ero oli -0, 033 ja -0, 062 ja yhdistetty raja-arvo sopimus oli 1, 81 ja 1, 38 Koko ja puoli numeroa, vastaavasti (Kuva. 2c, d).

havaitsijan toistettavuuden ICC-arvo oli pienempi kokonaisilla numeroilla (keskiarvo 0, 951, vaihteluväli 0, 880-0, 981) kuin puolinumeroilla (keskiarvo 0, 971, vaihteluväli 0, 955-0, 982). Ero oli tilastollisesti merkitsevä (P = 0, 043; Taulukko 1).

ICC luotettavuudelle, ottaen huomioon kaikki 9 tarkkailijat yhteensä, oli erittäin korkea (0,993 ja 0,994), mutta ei eroa koko ja puoli lukuja, kuten ICC: n luottamusväli, joka oli välillä 0,991-0,995 molemmissa luokitusmenetelmissä (taulukko 1).

Keskustelu

BCN 10-luokitusjärjestelmä suunniteltiin käytettäväksi rakolampun luona potilaan ollessa edessä. Validointiprosessin kannalta ei kuitenkaan ollut käytännöllistä, että kaikilla 9 tarkkailijalla oli samat 110 potilasta henkilökohtaisesti rakolampun edessä. Siksi validointi tehtiin standardoitujen valokuvien avulla samantyyppisellä tietokoneen näytöllä. Tämä on saattanut tuoda lisää vaihtelua siihen, että potilas on rakolampun edessä.

käydään jatkuvaa keskustelua siitä, mitä metristä ja tilastollista testiä tulisi käyttää toistettavuuden ja luotettavuuden kvantifioinnissa ja vertailussa. Bland-Altmanin lähestymistapa on suoraviivainen ja keskittyy havaintojen väliseen eroon. ICC keskittyy nimensä mukaisesti korrelaatioihin. Se määrittää tarkkailijoiden välisen korrelaation erittäin hyvin, mutta se ei ota huomioon järjestelmällisiä virheitä. Käytimme molempia lähestymistapoja validointianalyysissämme.

ydinkaihien BCN 10-luokitusjärjestelmä tuotti korrelaation kannalta erittäin hyvän toistettavuuden, kun ICC: n keskiarvo oli 0.951 kokonumeroille ja 0,971 puolinumeroille. Luokitusjärjestelmän katsotaan antavan erinomaisia tuloksia, kun ICC on suurempi kuin 0,75 .

absoluuttisesti laskettuna järjestelmämme antoi toistettavuuden luottamusväliksi eli sopimusrajaksi 1,70 asteikkoyksikköä kokonumeroille ja 1,32 puolinumeroisille. Tätä verrataan 2.0 luokitusasteikkoyksikköihin, jotka ilmoitetaan locs II: lle (kokonumerot) ja 0.7 luokitusasteikko III: lle (desimaalinumerot) ydinvärille ja opalesenssille . On otettava huomioon, että LOCS käyttää asteikkoa 0-6 ja LOCS III: ssa tarkkailija näkee kuvia 5 asteen sameudesta (kirkas linssikuva puuttuu) ja häntä pyydetään luokittelemaan kaihi 0,1 asteen lisäyksillä (interpoloimalla kokonaisia numeroita edustavien kuvien välillä). Tällaisten 0,1: n pienten korotusten tiedetään johtavan suppeampiin sopimusrajoihin . Toisaalta joissakin tutkimuksissa on havaittu, että vaikka asteikko sallii 0,1: n lisäykset, raterilla on taipumus luokitella muutokset pääasiassa 1: n tai 0,5: n lisäyksillä . Tämän vuoksi pyysimme tarkkailijoita käyttämään toisessa muodossamme puolinumeroisia lukuja. Olemme sitä mieltä, että tämä johti järkevään kompromissiin käytännön soveltamisen ja suhteellisen alhaisten 1,32 luokitusasteikon raja-arvojen välillä, kun otetaan huomioon asteikkomme 0: sta 10: een.

automatisoidut optiset laitteet, kuten Pentacam (Oculus GmbH, Wetzlar-Dutenhofen, Saksa) tai optisen laadun analysointijärjestelmä (Visiometrics SL, Tarrasa, Espanja), pyrkivät antamaan tarkkoja tuloksia vaikeiden kaihitapausten (esim.BCN 10 astetta yli 6) yhteydessä. Nämä objektiiviset laitteet luottavat valon läpäisyyn kiteisen linssin läpi. Scheimpflug järjestelmät analysoida kasvua backscatter kuin kaihi edistystä; kuitenkin kehittynyt kaihi esittää vähemmän backscatter koska valo imeytyy. Kaksoispäästöjärjestelmien on läpäistävä mittausvalo linssin läpi kahdesti. Hyvin läpinäkymättömissä linsseissä tämä ei toimi kunnolla. Erityisesti, tietääksemme, nämä automatisoidut optiset laitteet on testattu vain lievän tai keskivaikean kaihi (jopa LOCS III Luokka 4) .

järjestelmämme voisi olla erityisen hyödyllinen kehitysmaissa, koska niillä ei ole pääsyä näihin objektiivisiin testilaitteisiin. Näissä maissa esiintyy myös korkeamman asteen kaihia, jota muut kuvapohjaiset luokitusjärjestelmät eivät ota huomioon .

kaihin vakavuus ei vaikuttanut BCN 10: n luokituksen toistettavuuteen, koska totesimme, että absoluuttiset uusintatestien erot olivat lähellä nollaa alhaisilla sekä suurilla kaihiasteilla (Kuva. 2 A, b).

BCN 10: n luotettavuus koko 9 tarkkailijan ryhmän osalta antoi ICC: n, joka oli samalla luottamusvälillä eli 0,991-0,995 koko-ja puolinumeroille. Tämä edustaa erinomaista luotettavuutta ja se, että se on sama molemmille modaliteetit antaa käyttäjälle mahdollisuuden käyttää koko tai puoli numeroa, vaikka suosittelemme puoli numeroa, koska parempi toistettavuus.

Tiedonantolauseke

tekijöillä ei ole omistusoikeudellisia intressejä tässä artikkelissa kuvatussa aineistossa, eikä heillä ole eturistiriitoja ilmoitettavana.

Tekijäkontaktit

Article / Publication Details

Open Access License/drug dose/Disclaimer

tämä artikkeli on lisensoitu Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International license (cc by-NC-ND) – lisenssillä. Käyttö ja jakelu kaupallisiin tarkoituksiin sekä kaikki muokatun aineiston jakelu edellyttää kirjallista lupaa. Huumeiden annostus: kirjoittajat ja julkaisija ovat pyrkineet kaikin tavoin varmistamaan, että tässä tekstissä esitetyt huumeiden valinta ja annostus ovat julkaisuhetkellä voimassa olevien suositusten ja käytäntöjen mukaisia. Meneillään olevan tutkimuksen, hallituksen säännösten muutosten sekä lääkehoidosta ja lääkereaktioista kertovan jatkuvan tiedonkulun vuoksi lukijaa kehotetaan kuitenkin tarkistamaan kunkin lääkkeen pakkausselosteesta mahdolliset käyttöaiheiden ja annostuksen muutokset sekä lisätyt varoitukset ja varotoimet. Tämä on erityisen tärkeää, kun suositeltu aine on uusi ja / tai harvoin käytetty lääke. Vastuuvapauslauseke: tämän julkaisun sisältämät lausunnot, lausunnot ja tiedot ovat yksinomaan yksittäisten kirjoittajien ja avustajien lausuntoja, eivät julkaisijoiden ja editoijan(julkaisijoiden) lausuntoja. Mainosten tai/tai tuoteviitteiden esiintyminen julkaisussa ei takaa, vahvista tai hyväksy mainostettuja tuotteita tai palveluita tai niiden tehokkuutta, laatua tai turvallisuutta. Julkaisija ja toimittaja(t) eivät ole vastuussa mistään henkilöihin tai omaisuuteen kohdistuvasta vahingosta, joka johtuu ideoista, menetelmistä, ohjeista tai tuotteista, joihin sisällössä tai mainoksissa viitataan.