Publicaciones científicas
Una calculadora de diagnóstico para detectar glaucoma en base a la capa de fibra nerviosa de la retina, el disco óptico y el análisis de células ganglionares de la retina mediante tomografía de coherencia óptica
Larrosa JM (1), Moreno-Montañés J (2), Martinez-de-la-Casa JM (3), Polo V (1), Velázquez-Villoria Á (2), Berrozpe C (3), García-Granero M (4).
PROPÓSITO
El propósito de este estudio fue desarrollar y validar un modelo predictivo multivariante para detectar glaucoma mediante el uso de una combinación de capa de fibra nerviosa retiniana (RNFL), plexiforme interno de células ganglionares de la retina (GCIPL) y del disco óptico medidos con óptica de dominio espectral tomografía de coherencia (OCT).
MÉTODOS
Se incluyeron quinientos ojos de 500 participantes y 187 ojos de otros 187 participantes en los grupos de estudio y validación, respectivamente. Los pacientes con glaucoma se clasificaron en cinco grupos en función del daño del campo visual. Sensibilidad y especificidad de todos los parámetros de OCT del glaucoma fueron analizados.
Se compararon las curvas características operativas del receptor (ROC) y las áreas bajo el ROC (AUC). Se construyeron tres modelos predictivos multivariados (cuantitativos, cualitativos y combinados) que utilizaron una combinación de los mejores parámetros de OCT. Se creó una calculadora de diagnóstico utilizando el modelo combinado multivariado.
RESULTADOS
Los mejores parámetros de AUC fueron: RNFL inferior, RNFL promedio, relación copa / disco vertical, GCIPL mínima y GCIPL inferior temporal. Las comparaciones entre los parámetros no mostraron que los parámetros GCIPL fueran mejores que los de la RNFL en el glaucoma temprano y avanzado.
El AUC más alto estaba en el modelo predictivo combinado (0,937; intervalo de confianza del 95%, 0,911-0,957) y fue significativamente (P = 0,0001) más alto que los otros parámetros aislados considerados en el glaucoma temprano y avanzado. El grupo de validación mostró resultados similares a los del grupo de estudio.
CONCLUSIONES
Los mejores parámetros de GCIPL, RNFL y disco óptico mostraron una capacidad similar para detectar glaucoma. La fórmula predictiva combinada mejoró la detección del glaucoma en comparación con los mejores parámetros aislados evaluados. La calculadora de diagnóstico obtuvo una buena clasificación de los participantes tanto en el estudio como en los grupos de validación.
CITA DEL ARTÍCULO Invest Ophthalmol Vis Sci. 2015 Oct;56(11):6788-95. doi: 10.1167/iovs.15-17176
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