Scheimpflug-placido kornea topografisi parametrelerinden alıcı işletim karakter eğrisi analizi ve lojistik regresyon analizi yardımıyla oluşturulan keratokonus tahmin modeli

Abstract

SS-KOY-01 [Kornea] Scheimpflug-placido kornea topografisi parametrelerinden alıcı işletim karakter eğrisi analizi ve lojistik regresyon analizi yardımıyla oluşturulan keratokonus tahmin modeli Emre Altınkurt1 , Özkan Avcı2 , Orkun Müftüoğlu3 1 İstanbul Üniversitesi,İstanbul Tıp Fakültesi, Göz Hastalıkları Ana Bilim Dalı,İstanbul 2Silopi Devlet Hastanesi, Göz Hastalıkları Kliniği, Şırnak 3Koç Üniveristesi Tıp Fakültesi, Göz Hastalıkları Ana Bilim Dalı,İstanbul GİRİŞ VE AMAÇ:Scheimpflug-placido teknolojisi kullanan Sirius cihazıyla elde edilen verilerden etkin bir model oluşturarak keratokonus tanısı koymada zaman kazanmaktır. YÖNTEM:Klinik yada topografik bulgularla keratokonus tanısı alan 70 hastanın 125 gözüyle keratorefraktif cerrahi için uygun görülen 63 hastanın 120 gözünün topografileri karşılaştırıldı.Olguların topografik parametrelerinin hassasiyetlerinin belirlenmesi için alıcı işletim karakter (ROC) eğrisi analizi yapıldı.Eğri altında kalan alanı (AUROC) 0.9’dan büyük olan parametrelerin veri kümeleri lojistik regresyon analizi (LRA) ile incelenerek keratokonus tanısı koyabilecek en sade model ortaya çıkarıldı. BULGULAR:Grupların topografik parametreleri ortalamaları birbirinden farklıydı (tablo 1 ve 2). Parametrelerden AUROC değeri 0.9'un altında ve üstünde olanlar tablo 3 ve tablo 4’te verildi. LRA modellerinden en az parametreyle tahmin yeteneği en yüksek olan 7. modeldi (tablo 5). Logit = 1,796 + (4,91 x BCVf) + (6,58 x BCVb) – (1.92 x Ø=4.5mm posterior rf) - (0,03 x TCT) olarak formulize edildi (%97.5 doğruluk, %96 sensitivite, %99.2 spesifisite). Anterior ve posterior Baiocchi-CalossiVersaci indeksleri (BCVf,BCVb), Ø=4.5mm posterior rf indeksi ve minimum pakimetri modeldeki anlamlı parametrelerdi.(Sırayla p; 0.001, 0.002, 0.006, 0.013). Kmax²/TP’nin sensitivitesi %89.6 spesifitesi %97.5 idi. TARTIŞMA VE SONUÇ:Bu çalışma, Sirius parametrelerinin AUROC analizlerini en geniş şekilde inceleyen çalışmadır. BCVf en yüksek AUROC değerine sahiptir.Ön aberasyonlar toplam aberasyonlardan; ön keratokonus indisleri arka indislerden; keratokonus indisleri,pakimetrik ve keratometrik indislerden daha yüksek AUROC değerlerlerine sahiptir.Ön kamara derinliğinin,en ince noktanın ve apeksin kornea merkezine olan uzaklıklarının AUROC değerleri düşüktür. Model yüksek doğrulukla keratokonus tanısı koyabilmektedir ve literatürdeki algoritmalara benzer sonuçlar elde edilmiştir.Keratokonus ve subklinik keratokonus olgularını birbirinden ayırt edememesi modelin zayıf yanıdır. Anahtar Kelimeler: alıcı işletim özelliği,keratokonus,kornea topografisi,lojistik regresyon,tanı