Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10201/135083

Título: Evaluación de la capacidad diagnóstica del software de polo posterior de Spectralis SD-OCT con la cuadrícula 8x8 inclinada a 7º y horizontalizada en ojos glaucomatosos
Fecha de publicación: 20-oct-2023
Fecha de defensa / creación: 19-oct-2023
Editorial: Universidad de Murcia
Materias relacionadas: CDU::6 - Ciencias aplicadas::61 - Medicina::615 - Farmacología. Terapéutica. Toxicología. Radiología
Palabras clave: Glaucoma
Polo posterior
Mácula
Espesor
Capa
Resumen: Introducción. La Spectralis SD-OCT contiene un software de polo posterior (PP) que proporciona el valor total del grosor de la retina en una cuadrícula 8x8 (con 64 cubos o celdas maculares), además, permite la cuantificación independiente de todas las capas de la retina en la mácula. Objetivo. Evaluación de la capacidad diagnóstica del software de PP de Spectralis SD-OCT, con la cuadrícula 8x8 inclinada a 7º y horizontalizada, para distinguir entre ojos sanos y ojos con glaucoma primario de ángulo abierto (GPAA). Material y métodos. Se trata de un estudio observacional, trasversal, retrospectivo y descriptivo. Se han incluido un total de 299 ojos (136 de 81 sujetos sanos y 163 de 104 con GPAA). Las capas y agrupaciones de capas retinianas estudiadas han sido la mCFNR, mCCG, mCRI, mCRE, mCCGCPI, la retina macular completa, el complejo de células ganglionares maculares (mCFNR + mCCG + mCPI) y complejo formado por mCPE + mCNE de sujetos sanos y glaucomatosos. Los datos de análisis han sido obtenidos de cada ojo y en cada capa de los mapas de espesor de 64 celdas (8x8) del patrón de PP de la Spectralis SD-OCT alineado automáticamente con el eje disco-fóvea a 7º. Posteriormente, se ha realizado la horizontalización de todas las cuadrículas para cada ojo y se han vuelto a obtener del mismo modo los valores de espesor de las 64 celdas. La capacidad diagnóstica del espesor de cada una de las capas ha sido evaluada mediante el valor del área bajo la curva característica operativa del receptor (ABC) y representada en mapas de calor. El grosor de las celdas con valores del ABC ≥0,70 se combinó en cada inclinación obteniendo un índice global para cada una de las cuadrículas, inclinada a 7 grados y horizontalizada. Se estableció el punto de corte para clasificar a un paciente como sano o enfermo y se calcularon los índices de validez diagnóstica e intervalos de confianza al 95% en cada una de las capas. Las diferencias consideradas estadísticamente significativas son aquellas cuya p < 0.05. Resultados. Los patrones de los mapas de calor y los resultados de las comparaciones de los índices globales han presentado una capacidad diagnóstica de las segmentaciones estudiadas similar cuando se considera el cubo macular 8X8 inclinado a 7º u horizontalizado. La segmentación que ofrece mayor rentabilidad diagnóstica es la mCFNR con un ABC (IC 95%) de 0,796 (0,746 - 0,845), seguida respectivamente de mayor a menor por el complejo de células ganglionares maculares 0,785 (0,734 - 0,835), mCCG 0,784 (0,732 - 0,836), mCCGCPI 0,770 (0,717 – 0,824), mCRI 0,755 (0,701 - 0,809) y la retina macular en su conjunto 0,752 (0,698 - 0,806). Conclusiones. El cubo macular 8x8 del software de polo posterior en Spectralis SD-OCT ofrece una buena capacidad diagnóstica en diferentes capas y combinaciones de capas de la retina interna como método complementario a otras medidas para el diagnóstico del GPAA.
Introduction: The Spectralis SD-OCT contains a posterior pole software (PP) that provides the total value of retinal thickness in an 8x8 grid (with 64 cubes or macular cells) and allows independent quantification of all retinal layers in the macula. Purpose: To evaluate the diagnostic ability of Spectralis SD-OCT PP software, with the 8x8 grid tilted at 7º and horizontalized, to distinguish between healthy eyes and those with primary open-angle glaucoma (POAG). Methods: This is an observational, cross-sectional, retrospective, and descriptive study. A total of 299 eyes were studied (136 of 81 healthy subjects and 163 of 104 with POAG). The following retinal layers and retinal layer groupings were studied mRNFL, mGCL, mIRL, mORL, mGCLIPL, the entire macular retina, the macular ganglion cell complex (mRNFL + mGCL + mIPL) and mOPL complex + mONL of healthy and glaucomatous subjects. The analysis data have been obtained from each eye and in each layer of the 64-cell (8x8) thickness maps of the Spectralis SD-OCT PP pattern automatically aligned with the disc-fovea axis at 7°. Subsequently, all grids were horizontalised for each eye and the 64-cell thickness values were obtained again in the same way. The diagnostic ability of the thickness of each of the layers has been evaluated by the value of the area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) and represented in heat maps. The thickness of the cells with ≥0.70 AUROC values was combined in each inclination to obtain a global index for each of the grids, inclined at 7º and horizontalised. A cut-off point for classifying healthy or sick patients was established. The diagnostic validity indices and 95% confidence intervals were computed for each of the layers. The statistically significant differences considered are those with p < 0.05. Results: The heat map patterns and the results of the comparison of the global index have shown a similar diagnostic ability of the studied segmentations when considering the macular cube 8X8 inclined at 7° or horizontalised. The segmentation with the highest diagnostic yield is mRNFL with an AUROC (95% CI) of 0,796 (0,746 – 0,845), followed respectively from the highest to the lowest by macular ganglion cell complex 0,785 (0,734 – 0,835), mGCL 0,784 (0,732 – 0,836), mGCLIPL 0,770 (0,717 – 0,824), mIRL 0,755 (0,701 – 0,809) and macular retina as a whole 0,752 (0,698 – 0,806). Conclusions: The 8x8 macular cube of the posterior pole software in Spectralis SD-OCT offers good diagnostic ability in different layers and combinations of layers of the inner retina as a complementary method, to other measurements, for POAG diagnosis.
Autor/es principal/es: Álvarez Sarrión, Aurora
Director/es: García Medina, José Javier
Facultad/Departamentos/Servicios: Escuela Internacional de Doctorado
Forma parte de: Proyecto de investigación
URI: http://hdl.handle.net/10201/135083
Tipo de documento: info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Número páginas / Extensión: 216
Derechos: info:eu-repo/semantics/openAccess
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Aparece en las colecciones:Ciencias de la Salud

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción TamañoFormato 
Álvarez-Sarrión-Aurora_TD_2023.pdf.pdf5,07 MBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir


Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons