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ZIELE: Eine autoritative, universelle, benutzerfreundliche morphologische Klassifikation der diabetischen Makulopathie basierend auf der spektralen optischen Kohärenztomographie vorzustellen. METHODEN: Der erste Entwurf des Projekts wurde auf Grundlage zuvor veröffentlichter Klassifikationen und einer Literatursuche zu den quantitativen und qualitativen Merkmalen der diabetischen Makulopathie mittels spektraler optischer Kohärenztomographie entwickelt. Dieser Entwurf wurde an ein internationales Gremium von Experten für Netzhaut zur ersten Überarbeitung gesendet. Das Gremium traf sich im Hauptquartier der Europäischen Schule für Fortgeschrittene Studien in der Augenheilkunde in Lugano, Schweiz, und erarbeitete das endgültige Dokument. ERGEBNISSE: Sieben tomografische qualitative und quantitative Merkmale werden berücksichtigt und gemäß einem Bewertungsprotokoll mit dem Namen TCED-HFV bewertet, das die foveale Dicke (T) umfasst, die entsprechend entweder der zentralen subfovealen Dicke oder dem Makulavolumen entspricht, intraretinale Zysten (C), den Status der ellipsoiden Zone (EZ) und/oder der äußeren Grenzmembran (ELM) (E), das Vorhandensein einer Desorganisation der inneren Netzhautschichten (D), die Anzahl der hyperreflektiven Brennpunkte (H), subfoveales Fluid (F) und die vitreoretinale Beziehung (V). Vier verschiedene Stadien der Erkrankung, nämlich frühe diabetische Makulopathie, fortgeschrittene diabetische Makulopathie, schwere diabetische Makulopathie und atrophische Makulopathie, basieren auf den ersten vier Variablen, das heißt T, C, E und D. Die unterschiedlichen Stadien spiegeln die progressive Schwere der Erkrankung wider. SCHLUSSFOLGERUNG: Ein neuartiges Einstufungssystem für die diabetische Makulopathie wird hier vorgeschlagen. Die Klassifikation zielt darauf ab, ein einfaches, direktes, objektives Werkzeug zur Klassifizierung der diabetischen Makulopathie bereitzustellen (unabhängig vom Behandlungsstatus), auch für nicht-retinale Experten, und kann für therapeutische und prognostische Zwecke sowie für die korrekte Bewertung und Reproduzierbarkeit klinischer Untersuchungen verwendet werden.
Panozzo et al. (2019) haben diese Frage untersucht.
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