预测降低眼压青光眼患者在小梁切除术后早期:开发和评估一个新的预测列线图

介绍

良好的视力是一个基本要求的生活质量。青光眼,全世界不可逆致盲的主要原因,对视觉功能构成重大威胁。尽管青光眼可以盲目增长,它还可以预防和治疗。常规筛查,早期诊断和治疗可以减缓疾病的发展。然而,相当数量的患者已经在中间和晚期疾病时发现。因此,有效的治疗策略是至关重要的(1,2)。

众所周知,病理性升高眼内压(IOP)是一个重要的危险因素青光眼进展(3,4)。目前,降低眼压仍是最重要的治疗选择缓解青光眼(5,6)。保持眼压稳定在正常范围内能够延缓视力丧失的速度在某种程度上(5,6)。主要的手术方式来降低眼压是小梁切除术。作为一个经典的手术治疗青光眼,小梁切除术是有效的,它被广泛用于治疗各种类型的青光眼,因为它在1968年被首次提出(7)。在小梁切除术,异色边缘作为基础让球结膜瓣和巩膜的皮瓣来创建一个新的眼外排水通道排水产生的房水睫状体前房的结膜下空间,然后被周围组织吸收,从而降低眼压。同时,巩膜的皮瓣手术期间可以覆盖排水港口,限制过度房水外流,减少术后低眼压和浅前房发生率(8- - - - - -10)。然而,在一些患者中,手术结果不满意,没有降低IOP剂量或没有减少手术后眼压值的正常范围。

本研究的目的是确定风险因素与早期青光眼小梁切除术后眼压降低患者和发展预测列线图希望提供一个理由青光眼患者要求手术的选择。

患者和方法

病人的选择

我们使用数据443例(445眼)青光眼接受小梁切除术在徐州第一人民医院眼科部门和安徽医科大学第一附属医院2016年1月至2019年12月建立预测模型。从2020年1月至2021年12月,我们记录临床资料对188例(188眼)外部验证的预测模型。633只眼睛中包括在这项研究中,45眼睛被排除在外。其中,21岁的眼睛缺少杯盘比数据,33的眼睛缺少前房角结构数据,40眼缺乏轴向长度数据,36眼缺乏视野的结果,和6的眼睛缺少生化测试结果。总共有588例(588眼)包含在最终的研究。人口选择的原理图所示图1。

本研究经伦理委员会批准为人类研究徐州第一人民医院、安徽医科大学第一附属医院。所有的实验都是按照有关规定和《赫尔辛基宣言》。

临床特点

我们提取有关选择病人作为潜在的预测因子的临床特点,共有17项选中。连续的变量,比如年龄、术前眼压,轴向长度、视野意味着敏感性(MS),视野平均缺损(MD),淋巴细胞球蛋白比例,不同的是通过直接计算平均值和标准偏差相比,和其他功能分组和分析根据情况。我们把青光眼分为耐火材料和非耐热了解手术后不同类型有不同的表现(11)。视神经盘参数,包括杯盘比,测量使用光学相干断层扫描(12,13)。与此同时,随着人工晶状体植入术的成熟和普及,人工晶体已经变得普遍。一个人工晶状体被认为是预测因子之一。所有的病人由一位经验丰富的眼科医生进行了一个全面的检查,包括评估前房角、晶状体、玻璃体和虹膜。

评价标准

小梁切除术主要是减少患者的眼压降低青光眼视神经的损害。眼压的结果作为预测目标和分组在本研究的基础。眼压的评价标准是一个眼压值在正常范围内(10−21毫米汞柱)手术后1个月。眼睛见到的标准被定义为有效,和眼睛,不符合标准定义为无效。

统计数据

统计分析,IBM SPSS统计窗口,版本23.0 (IBM公司,位于纽约州阿蒙克市美国)和R包,版本4.0.2 (https://www.r-project.org)使用。使用图书馆开发的诺模图是“rms”R为Windows。据该网站教程,使用https://www.mskcc.org/departments/epidemiologybiostatistics/health-outcomes/decision-curve-analysis-01DCA分析。统计测试报告都是双面的,接受了统计学意义P < 0.05。

选定的患者的临床特征的分布显示百分比,意思是,或标准偏差。单变量和多变量回归分析用于筛选指标。测量数据表示为平均值和标准偏差。四是用于群体间的比较。枚举数据表示为百分数,用卡方检验比较组。通过结合选定的单变量分析的特点,独立危险因素使用多元逻辑回归分析筛选,由各自的加权系数(14)。这些特性被认为是优势比(或)和95%可信区间(CI)假定值。预测模型包括社会人口变量与到底和疾病特征显著相关(P < 0.05)。多元的队列研究结果分析的基础上,我们构建了一个预测模型集成五临床危险因素,所有潜在的预测被用来开发一个列线图。

量化的识别性能列线图,我们测量了哈勒尔的诺模图c指数和执行外部验证获取相对纠正c指数(14- - - - - -16)。校准曲线被画在预测的可能性眼压降低参与(17,18)。校准曲线显示之间的关系为每个变量预测和观察到的风险。因此,理想的诺模图应该完全符合45度的参考线。确定列线图的临床价值,我们使用决策曲线分析(DCA)量化收益和风险之间的关系(即。不同阈值下,净收益)研究队列概率(19,20.)。净收益是用来权衡利弊的失踪的干预,避免不必要的干预。计算出的净收益是减去假阳性病例的比例真阳性病例的比例。这种方法评估预测模型不仅显示了歧视的诺模图的准确性,而且可视化手术的临床疗效。

结果

病人的特点

我们将收集到的588例(588眼)分成训练的412例(412眼)和一个验证群176只眼睛。训练队列用于屏幕预测并建立预测模型。验证队列用于验证模型的准确性。据眼压的评估标准,与此同时,我们两组患者分为有效和无效的同志们。在训练队列,有341名(82.8%)患者在有效的队列和71名(17.2%)患者在无效的人群中,如图所示图2。验证组包括151例(85.8%),有效的队列和25例(14.2%)患者无效的队列。两个群体的人口统计学和疾病特征的病人所示表1。

选择预测

基于单变量分析,我们筛选11相关危险因素从最初的17个变量,然后排除其他混杂因素的影响通过逻辑回归分析,最后选择5预测(前房角关闭,年龄、术前眼压、轴向长度、视野和MS)建立一个预测模型。不包括其他参数,比约为3:1,见图2。表2显示了回归系数和口服补液盐,加上95%的独联体和P这些预测价值。

发展的预测计算图表

开发一个个性化的预测模型对小梁切除术后眼压降低初期根据逻辑回归分析结果所示表2,我们建立了一个模型包含五个独立的危险因素:前房角关闭,年龄、术前眼压,轴向长度,和视野,在选中的人口,诺模图由五个因素是构造,和风险概率计算使用R包,如图所示图3。的诺模图可以解释为总结点分配给每个预测,这是代表顶部的规模。这些总分可以转化为无效的事件发生的风险。

验证和校准

校准曲线的预测模型是为了说明预测概率与实际概率之间的关系。图4表明,培训组和验证组有较高的拟合优度。此外,歧视的预测模型是理想,c指数为0.910(95%置信区间:0.869—-0.951)。模型的外部验证的c指数高(0.956,95% CI: 0.914—-0.998)。

临床使用

我们使用DCA确定预测模型和量化的临床效用不同阈值概率的净收益的数据集。图5显示的结果DCA降低眼压的影响在早期参与。决定曲线显示,当病人的阈值概率大于1%,更有利于使用该诺模图预测的风险不合格的眼压降低比所有病人术后早期手术方案或没有病人的手术方案。在这个范围内,几个重叠的净效益相当,眼内压的基础上预测计算图表(21)。

讨论

诺模图被广泛用于医学临床决策和肿瘤(22,23)。列线图的范围继续扩大,研究使用诺模图预测手术效果是增加。通过整合不同的预后和决定因素变量,计算图表可以用来构造一个个性化的临床模型(17,24)。在这项研究中,我们联合小梁切除术的诺模图与预后预测术后早期眼压降低。

小梁切除术的主要目的是降低眼压。重要的是能够准确预测的概率实现眼压降低参与。在目前的研究中,为临床医生提供指导的目的,我们选择的潜在预测小梁切除术后眼压降低初期(5,25)。如图所示,我们分析,五个因素与术后早期眼压明显相关病人人口:前房角关闭,年龄、术前眼压,轴向长度和视野,这五个因素可能起到关键作用的概率在眼压降低参与。

青光眼,特别是原发性闭角型青光眼、前房角主要影响疾病的状态(26,27)。在完成周边虹膜切除术,前部和后部室可以交流,房水流动顺畅。然而,如果前房角是完全封闭的,房水的向前流动受阻,导致回流。因此,眼压降低可能无法实现。年龄是一个独立的危险因素的眼压降低时间均手术成功。所示表1,年轻的人有更高的风险未能达到标准减少术后眼压的效果。一方面,这可以解释为年轻的人有一个更快的新陈代谢,更高程度的术后炎症,和更高程度的比老年人睫状体水肿,从而导致纤毛环块,影响降低眼压的影响。另一方面,睫状体和镜头之间的炎性介质可以形成渗出性膜,导致排水不畅和房水回流,然后影响眼压(11,28)。患者持续高眼压青光眼人口占一定比例。高眼压和眼内组织损伤有关,与眼压升高的持续时间影响损伤的程度。视功能损害是不可逆转的持续高眼压患者在手术之前,和术后眼底出血的可能性增加28)。此类患者的眼压不太可能减少计划(28)。

此外,轴向长度与术后眼压在当下研究密切相关。轴向长度与透镜的位置有关。当房水排出的眼睛在手术过程中,组织的位置变化。如果镜头是小,缓冲可能很困难,导致较大范围的位移,导致纤毛的前位错环甚至恶性青光眼(29日)。在目前的研究中,平均光敏性视野检查,它提供了一种定量测量的视觉功能,是一个有用的参数在预测模型的建设。我们可以看到表1,青光眼患者的整体感光性差,与光敏感的无效组低于有效的队列。这一发现可能是由于严重视神经病变引起的高眼压及视功能的逐步丧失,这就增加了术后眼底出血的风险,从而导致不满意的手术结果(30.,31日)。

我们使用特定的人口和疾病相关参数建立一个相对准确的计算图表IOP预测(32)。所表示的c指数(0.910),预测结果与实际结果一致,预测精度高。的外部验证队列显示c指数> 0.9,指出了预测模型的精度高。然而,c指数不考虑相关的益处和风险模型的不同的截止点。因此,我们画了一个曲线决定满足临床决策的实际需要,改善临床结果的洞察力。

在这项研究中,我们构造了一个个性化的预测模型,揭示在青光眼患者眼压降低影响因素和援助手术病人的选择。在青光眼患者,当前房角是完全封闭的,很难重建水通道。广泛的虹膜切除术可以减轻症状,玻璃体切除术结合lensectomy可以疏通房水引流路径(33,34)。对于年轻的青光眼患者,术后抗炎治疗,包括抗炎和抗感染药物,应考虑,因为这些不仅减轻睫状体水肿,也保护视神经(35)。持续的高眼压手术前手术失败的概率增加眼内压降低,与失败的风险按照IOP升高的持续时间增加。因此,我们必须争取手术的最佳时间和尽力执行操作的情况下有效地控制眼压。在这种情况下,不能降低眼内压通过小梁切除术,低血压的药物可以用来增加房水外流。超声波cycloplasty是另一种治疗选择,近年来已应用于临床。后者的目的是获得最好的治疗结果降低IOP慢慢地最大限度地(36- - - - - -38)。很难有效地提高术前女士轴向长度和视野,但它可以促使医生和病人,手术效果可能穷,允许他们选择其他治疗方法或使预后的心理准备。

应该提到研究的一些局限性。首先,所有的临床参数包含在模型选择是基于病人的特点提出了两个医院的眼科(39)。预测模型的结果没有验证病人群/其他地区或国家的人口,和临床多中心试验可用于未来增加促销。为了提高预测模型的效用,必须在其他人群获得验证结果和国家(40)。其次,本研究的随访时间短,大多数患者没有观察到在医院手术后很长一段时间由于旅行距离医院或其他原因。因此,本研究的结果只适用在术后早期眼压,和长期的小梁切除术对眼压的影响需要进一步探讨。我们希望更多的病人可以定期随访和长期为了建立一个更完美的预测模型。

结论

本研究提出了一种新的,易于使用的诺模图,预测精度高可用于个性化的小梁切除术后眼压的早期。诺模图可以帮助眼科医生来评估风险,眼压不会下降到青光眼患者手术后的正常范围,从而提高治疗计划,使有效,及时的干预措施,以避免延误治疗或不适当的治疗。在过去的研究中,没有具体的预测研究小梁切除术后眼压。因此,该模型是一种预测方法值得我们期待和希望能指导临床实践。

数据可用性声明

本研究的数据分析是以下许可证/限制:患者医疗记录。请求访问这些数据集应该指向liningnature@126.com。

道德声明

书面知情同意了个人(s)的出版的任何潜在的可识别的图像或数据包含在本文中。

作者的贡献

RW:概念、方法、形式分析、写作初稿,数据管理,可视化。问:调查、验证。次调查,数据管理。XC:验证、写作——审查,监督、项目管理、融资收购。所有作者的文章和批准提交的版本。

资金

这项研究是由江苏省青年医学关键人才(QNRC2016364),中国国家自然科学基金(81500716)和安徽省自然科学基金(1408085 qh158)。

的利益冲突

作者声明,这项研究是在没有进行任何商业或财务关系可能被视为一个潜在的利益冲突。

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