Capacidad predictiva de un modelo corneal estructural y biomecánico sobre las medidas de la presión intraocular

Resumo

OBJETIVOS: 1. Comparación de la PIO medida mediante tonometría Icare Pro (PRO), Analizador de respuesta ocular (ORA), Corvis ST (CST) y Goldmann (GAT) en pacientes sanos y la relación de cada tonómetro con el espesor corneal central (ECC). Relación del ECC medido con CST, paquímetro ultrasónico (PAQUS) y Pentacam. 2. Comparación de los parámetros de deformabilidad corneal del ORA y el CST. Influencia de dichos parámetros y la curvatura corneal medida con Pentacam, en la medida de GAT y PRO en pacientes sanos, generándose una fórmula predictora de la PIO. 3. Determinar la influencia del grosor medio corneal y el grosor medio de las regiones corneales generadas basándonos en un modelo de segmentación corneal sobre la tonometría CST y los diferentes parámetros de deformabilidad corneal del ORA y el CST. MÉTODOS: Estudio transversal. Se seleccionaron de manera consecutiva y prospectiva 177 ojos de 177 voluntarios sanos. Se midió la curvatura corneal con Pentacam y, posteriormente se realizó de manera aleatorizada la toma de la PIO mediante GAT, PRO, ORA y CST y la medida del ECC con PAQUS. Se realizaron tres medidas con cada dispositivo, empleándose la media de ellas en el análisis estadístico. La comparación entre tonómetros se realizó mediante la t de Student para datos apareados y se elaboraron las gráficas de Bland-Altman. Para analizar el segundo objetivo, se realizó un análisis de regresión lineal multivariable donde la variable dependiente fue la PIO determinada con GAT y PRO y las variables predictoras fueron los diferentes parámetros de deformabilidad corneal de ORA y CST y la curvatura corneal proporcionada por el Pentacam. Para analizar el tercer objetivo, generamos sendos modelos dónde las variables predictoras fueron los parámetros de deformabilidad corneal de ORA y CST y las variables explicativas fueron los grosores corneales generados en la segmentación corneal. RESULTADOS: Las diferencias encontradas entre el PRO y el GAT son significativamente mayores que entre el CST y el GAT. Existió una correlación estadísticamente significativa entre el ECC y la PIO de GAT, PRO, CST y PIOg del ORA, no así con la PIOcc del ORA. Tanto Pentacam como CST proporcionaron unas medidas de ECC significativamente mayores que PAQUS. Ningún parámetro del CST mostró una correlación fuerte con la CH. Las fórmulas predictoras de la PIO para GAT y PRO fueron: PIO GAT= -26,9 + (-0,04*Edad) + (-0,02*Kmax) + (1,14*CRF) + (-1,69*CH) + (0,41*DefAmp) + (1,40*Apl1time) + (2,22*Apl2vel) PIO PRO= -15,1 + (-0,3*Kmax) + (0,06*CRF) + (3,12*Apl1time) + (1,04*Apl2vel) La media de grosor de PAQUS, REG2, REG3, la interacción entre PAQUS y REG2 y la interacción entre PAQUS y REG3 se relacionaron tanto con la CH como con el CRF. La media de grosor de REG3 y la REG5 muestran significación estadística para explicar la variación de PIOCor, Apl1time, Apl1vel. CONCLUSIONES: La tonometría PRO, ORA y el CST, proporcionan valores de PIO similares a GAT. Los valores de PIO de dichos tonómetros se ven influenciados por el ECC excepto la PIOcc del ORA. Las fórmulas predictoras de la PIO para GAT y PRO elaboradas nos explican el valor de presión en un 68% y 61% respectivamente. Es destacable que el ECC quedó fuera de los dos modelos. El ECC medido con CST y Pentacam proporcionan unos valores significativamente mayores que PAQUS. Los parámetros de deformabilidad corneal que mide el CST son diferentes al ORA y parece que se relacionan más con la resistencia a la deformación corneal que con las propiedades viscoelásticas corneales. La CH y el CRF se relacionan con el ECC medido con PAQUS y con la REG2 y REG3 del modelo de segmentación corneal. La PIOCor se relaciona con la REG3 y la REG5 del modelo de segmentación corneal, así como los parámetros Apl1time, Apl1vel y Radio corneal proporcionados por el CST. Los parámetros de CST Apl1length, Apl2length, Defamp y Highcontime no se relacionan con ningún parámetro del modelo de segmentación corneal.