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Einführung: Glaukom ist eine multifaktorielle Erkrankung, die durch Schäden an retinalen Ganglionzellen (RGCs) gekennzeichnet ist, was wiederum zu Schäden an Nervenfasern und funktionellen Seheinschränkungen führt. Ziel: Die Sensitivität und Spezifität von Parametern des Ganglionzellkomplexes (GCC) und der Dicke der retinalen Nervenfaser-Schicht (RNFL), die mit der spektralen-Domänen-Optischen Kohärenztomographie (SD-OCT) gewonnen wurden, zu evaluieren und ihre Rolle bei der Diagnose von Patienten mit primärem Offenwinkelglaukom zu bestimmen. Materialien und Methoden: Es wurde eine Fall-Kontroll-Beobachtungsstudie an 55 Patienten mit primärem Offenwinkelglaukom (POAG) und 50 normalen (Kontroll-) Patienten, die im Zeitraum von August 2015 bis November 2017 in der Augenklinik eines tertiären Augenkrankenhauses vorgestellt wurden, durchgeführt. Es wurde eine institutionelle ethische Genehmigung eingeholt, und die Grundsätze der Deklaration von Helsinki wurden beachtet. Neben der vollständigen ophthalmologischen Untersuchung unterzogen sich alle Patienten einem zuverlässigen standardisierten automatisierten Perimetrie-Test (30-2) und SD-OCT-Bildgebung zur RNFL-Dicke, zur Analyse des Sehnervenkopfes (ONH) und zur GCC. Receiver Operating Characteristic Curves (ROC) wurden für alle Parameter untersucht. Ergebnisse: Die diagnostische Fähigkeit zur Unterscheidung zwischen normalen und glaukomatischen Patienten war gleich, wenn wir die durchschnittliche RNFL-Dicke und die durchschnittliche GCC-Dicke betrachten. Die diagnostische Genauigkeit steigt, wenn wir sowohl die RNFL- als auch die GCC-Dicke berücksichtigen. Es gab einen signifikanten Unterschied in der RNFL- und GCC-Dicke zwischen normalen und glaukomatischen Patienten (p<0.001). Die mittlere Abweichung (MD) zeigte eine signifikante Korrelation mit allen Parametern bei Augen mit Glaukom (<0.001). Fazit: Die GCC-Dicke scheint eine höhere Sensitivität und Spezifität zur Erkennung von frühem Glaukom zu haben. Die diagnostische Genauigkeit erhöht sich, wenn wir andere Parameter wie RNFL und Gesichtsfelder einbeziehen.
Singh et al. (Mi,) haben diese Frage untersucht.