前眼部三次元光コヒーレンス・トモグラフィーを用いた新しい眼内レンズ式

New IOL formula using anterior segment three-dimensional optical coherence tomography.

• Young-Sik Yoo
• Woong-Joo Whang
• Hyun-Seung Kim
• Choun-Ki Joo
• Geunyoung Yoon

抄録

このレトロスペクティブ研究は、光コヒーレンス・トモグラフィー（OCT）を用いて生成された生体データの様々な組み合わせからの予測誤差を比較し、生体データを用いた新しい眼内レンズ（IOL）式を開発することを目的とした。本研究には、フェムト秒レーザー支援白内障手術（FLACS）を受けた145人の患者の145眼を登録し、トレーニングセット（n = 92）とテストセット（n = 53）に分けた。術前の軸長（AL）と角膜半径は部分コヒーレンス干渉法を用いて測定した。前室深度（ACD）、水晶体子午線パラメータ（LMP）、水晶体厚さ（LT）、結晶性水晶体の前部および後部の厚さ（aLTおよびpLT）、および前房長をOCTで測定した。訓練セットから8つの回帰式を作成し、予測精度を解析した。AL、LMP、pLTを用いた回帰式（-1.143＋0.148*AL＋0.428*LMP＋0.254*pLT）は、有効レンズ位置（ELP）との相関が最も強く、ELP予測誤差の標準偏差が最も小さかった。AL、LMP、およびpLTを使用して生成されたIOL式は、最も高い予測精度をもたらしました。テストセットでは、新しいIOL式はまた、既存のIOL式よりも予測誤差の範囲が最も狭く、中央値の絶対誤差が最も小さく、±0.25、±0.50の範囲内で最高のパーセンテージを生成しました。AL、LMP、pLTを考慮したIOL式は、FLACSにおける予測精度の向上に貢献します。

This retrospective study was aimed to compare prediction errors from various combinations of biometric data generated using optical coherence tomography (OCT) and develop a new intraocular lens (IOL) formula using biometric data. 145 eyes from 145 patients who underwent femtosecond laser-assisted cataract surgery (FLACS) were enrolled to the present study and they were divided into a training set (n = 92) and a test set (n = 53). Preoperative axial length (AL) and corneal radius were measured using partial coherence interferometry. The anterior chamber depth (ACD), lens meridian parameter (LMP), lens thickness (LT), thickness of anterior and posterior parts of the crystalline lens (aLT and pLT), and anterior segment length were measured by OCT. From a training set, we developed eight regression equations and analyzed the predictive accuracy. The regression equation using AL, LMP, and pLT (-1.143 + 0.148*AL + 0.428*LMP + 0.254*pLT) showed the strongest correlation with effective lens position (ELP) and smallest standard deviation of ELP prediction error. IOL formula generated using AL, LMP, and pLT yielded the highest predictive accuracy. In a test set, the new IOL formula also produced narrowest range of prediction error, smallest median absolute error, and highest percentages within ±0.25, ±0.50 than existing IOL formulas. The IOL formula considering AL, LMP and pLT will help to improve predictive accuracy in FLACS.