Інформація призначена тільки для фахівців сфери охорони здоров'я, осіб,
які мають вищу або середню спеціальну медичну освіту.

Підтвердіть, що Ви є фахівцем у сфері охорони здоров'я.

Мобильная версия

Регистрация Забыли пароль?

Архив офтальмологии Украины Том 10, №2, 2022

Вернуться к номеру

Офтальмологічна характеристика та прогноз стадій первинної відкритокутової глаукоми

Офтальмологічна характеристика та прогноз стадій первинної відкритокутової глаукоми

Авторы: Майденко К.М.
Дніпровський державний медичний університет, м. Дніпро, Україна

Рубрики: Офтальмология

Разделы: Клинические исследования

Версия для печати


Резюме

Актуальність. Існуюче лікування неспроможне відновити глаукоматозне пошкодження ока, однак оптимізація діагностики може запобігти прогресуванню глаукоми та сліпоті. Мета: вивчити офтальмологічні показники при первинній відкритокутовій глаукомі (ПВКГ) різних стадій та оцінити можливість їх прогнозу. Матеріали та методи. Обстежені 92 пацієнти (179 очей) віком від 34 до 91 року (69,5 ± 0,7 року), серед яких жінок було 53 %, чоловіків — 47 %. До контрольної групи увійшло 45 очей без патології. Усім пацієнтам проводили офтальмоскопію, візометрію, периметрію, пневмотонометрію та оптичну когерентну томографію (ОКТ) з визначенням товщини шарів нервових волокон сітківки (RNFL, мкм), комплексу гангліозних клітин макули (GCC, мкм), локального (FLV, %) і загального (GLV, %) потоншення комплексу гангліозних клітин сітківки. Статистичну обробку проводили у програмі EZR v. 1.54 (Австрія) та з використанням модуля лінійних та нелінійних моделей (GLZ) Statistica 10 (StatSoft, Inc., США). Результати. Встановлена пряма лінійна залежність віку та стадії ПВКГ (R2adjusted = 0,70). Гострота зору зменшувалася за стадіями ПВКГ (p < 0,001), тоді як значення середнього та стандартного відхилень при периметричному обстеженні (MD та PSD) наростали (p < 0,001). Товщина RNFL суттєво зменшувалася з мінімальними значеннями при III і IV стадіях (p < 0,001), тоді як FLV і GLV наростали на очах з II і, більшою мірою, III та IV стадіями ПВКГ (p < 0,001). Аналіз стану парних очей показав, що переважна більшість пар (88,4 %) мала однакові стадії ПВКГ або незначну різницю (не більше ніж на 1 стадію). Розроблена модель ймовірності стадії ПВКГ, яка включила MD, RNFL, GCC, FLV і GLV та має точність прогнозу 80,1 % (95% ВІ 73,8–85,7 %). Висновки. Отримані результати дозволили розробити лінійну регресійну модель стадій ПВКГ на підставі комплексної оцінки MD, RNFL та інших показників ОКТ, що може бути клінічно значущим методом діагностики.

Background. Existing treatments are unable to repair glaucomatous eye damage but optimizing the diagnosis may prevent the progression of glaucoma and blindness. This study was aimed to establish the ophthalmic parameters in primary open-angle glaucoma (POAG) of different stages and to assess the possibility of their prognosis. Materials and methods. Ninety-two patients (179 eyes) aged 34 to 91 years (69.5 ± 0.7 years) were examined, of which 53 % were women and 47 % were men. The control group included 45 eyes without pathology. All patients underwent ophthalmoscopy, visometry, perimetry, pneumotonometry and optical coherence tomography (OCT) to determine the thickness of the retinal nerve fiber layers (RNFL, μm), macular ganglion cell complex (GCC, μm), focal (FLV, %) and general loss volume (GLV, %). Statistical processing was performed in the program EZR v.1.54 (Austria), and using the module of linear and nonlinear models (GLZ) Statistica 10 (StatSoft, Inc. USA). Results. A direct linear relationship between age and stage of POAG was established (R2adjusted = 0.70). Visual acuity decreased with the POAG stages (p < 0.001), while the values of mean (MD) and pattern standard deviations during the perimetry increased (p < 0.001). The thickness of RNFL decreased significantly with minimal values in stages III and IV (p < 0.001), while FLV and GLV increased in the eyes with POAG stage II and, to a greater extent, stages III and IV (p < 0.001). Analysis of the paired eyes condition showed that the vast majority of eyes (88.4 %) had the same POAG stages or a slight difference (not more than one stage). The model of the POAG stage probability was developed, which included MD, RNFL, GCC, FLV and GLV and had a prediction accuracy of 80.1 % (95% confidence interval 73.8–85.7 %). Conclusions. The obtained results allowed to develop a linear regression model of POAG stages based on a comprehensive assessment of MD, RNFL and other OCT indicators, which may be a clinically significant method of diagnosis.


Ключевые слова

глаукома; стадії; лінійна регресія; оптична когерентна томографія

glaucoma; stages; linear regression; optical coherence tomography

doi: http://dx.doi.org/10.22141/2309-8147.10.2.2022.297

Вступ

Загальна поширеність порушень зору та сліпоти серед дорослих віком 50 років і старше лишається стабільно високою та становила 96,0 випадку на 1000 осіб у 2010 році та 95,8 випадку у 2019 році [1]. Провідними причинами сліпоти у 2020 році були катаракта (15,2 млн випадків), глаукома (3,6 млн), недостатньо виправлена помилка рефракції (2,3 млн), вікова макулярна дегенерація (1,8 млн) та діабетична ретинопатія (0,86 млн). Загальна стандартизована за віком поширеність сліпоти та втрати зору через глаукому в усьому світі становила 81,5 на 100 000 населення у 1990 році та 75,6 у 2017 році [2]. При цьому поширеність, стандартизована за віком, збільшувалася з 0,5 на 100 000 населення у віковій групі 45–49 років до 112,9 серед осіб віком 70 років і старше.
Глобальна поширеність глаукоми серед людей віком від 40 до 80 років становить 3,5 % [3]. З урахуванням зростання кількості та частки літніх людей у популяції прогнозується, що у 2040 році на глаукому страждатимуть 111,8 млн осіб. Найбільш частим варіантом глаукоми є первинна відкритокутова (ПВКГ), що більш характерно для країн з низьким рівнем доходу [4].
Наявні нині методи лікування неспроможні відновити глаукоматозне пошкодження, однак ранні діагностика та лікування можуть запобігти прогресуванню цього захворювання та сліпоті [5]. При цьому важливим завданням системи охорони здоров’я є скринінг на глаукому, який має охоплювати всіх людей старше 40 років та включати офтальмологічний огляд з вимірюванням внутрішньоочного тиску (ВОТ), пахіметрію, ретельну оцінку зорового нерва та райдужно-рогівкового кута [6]. Особливо корисною є оптична когерентна томографія (ОКТ), яка підтверджує діагноз, об’єктивізує стан нервового апарату сітківки та прогресування глаукомної оптичної нейропатії (ГОН) [7, 8]. Вимірювання товщини шарів нервових волокон сітківки, жовтої плями та гангліозних клітин, а також мінімальна ширина нейроретинального обідка полегшують об’єктивну ранню діагностику ПВКГ [9].
Основним фактором ризику глаукоми є підвищений ВОТ, хоча існують випадки, коли у пацієнтів з глаукомою і нормальним ВОТ спостерігається пошкодження гангліозних клітин сітківки і зорового нерва [10, 11].
Патофізіологія глаукоми складна, багатофакторна і не повністю вивчена. Підвищений ВОТ поряд з віковим окиснювальним стресом у сітківці одночасно з хронічним механічним і судинним стресом є вирішальними для ініціації нейродегенерації сітківки і розвитку ГОН [12]. Численні експериментальні дані та клінічні спостереження свідчать про розвиток хронічного паразапалення в шарі гангліозних клітин сітківки та головці зорового нерва. Подібні механізми в передній камері пояснюють дисфункцію трабекулярної сітки та підвищення ВОТ при ПВКГ.
Мета: вивчити офтальмологічні показники при первинній відкритокутовій глаукомі різних стадій та оцінити можливість їх прогнозу.

Матеріали та методи

Обстежені 92 пацієнти (179 очей) віком від 34 до 91 року, серед яких жінок було 49 (53 %), чоловіків — 43 (47 %). Різниця розподілу пацієнтів за статтю була статистично незначущою (р = 0,174). Вік пацієнтів становив 69,5 ± 0,7 року, тривалість захворювання — 5,0 ± 0,4 року. До контрольної групи увійшло 45 пацієнтів (45 очей), які не мали очної патології, віком від 42 до 82 років (у середньому 64,3 ± 1,3 року), чоловіків було 20 (44,4 %), жінок — 25 (55,6 %).
Згідно з протоколом обстеження хворих із ПВКГ [13, 14] ретельно збирали скарги та анамнез захворювання, проводили офтальмоскопію, візометрію (таблиця Сівцева, проєктор тестових знаків SZP 350 Zeiss), периметрію Hamphrey (аналізатор поля зору Zeiss), рефрактометрію (авторефкератометр RK 600 Reichart, ACCUREF-9001, Японія), пневмотонометрію (TOPCON CT-80, автоматичний безконтактний тонометр АТ 155 Reichart), біомікроскопію (SL 120, SL 130 Zeiss), гоніоскопію із застосуванням контактної тридзеркальної лінзи Гольдмана, ОКТ (Optopoltechnology, SOCT, Copernicus REVO; протокол Retina3D, RetinaRaster). Визначали гостроту зору (ГЗ) та максимальну гостроту зору з корекцією (МГЗК), ВОТ (мм рт.ст.), результати дослідження поля зору, використовуючи значення середнього відхилення (MD, дБ) та стандартного відхилення моделі (PSD, дБ), а також показники ОКТ: товщину шарів нервових волокон сітківки (RNFL, мкм) і комплексу гангліозних клітин макули (GCC, мкм) та локального (FLV, %) і загального (GLV, %) потоншення комплексу гангліозних клітин сітківки.
На кожному оці встановлювали стадію ПВКГ за рекомендаціями [14]. Розподіл очей за стадіями був таким: І — 3,9 %, ІІ — 29,6 %, ІІІ — 50,8 % і IV — 15,6 %. Рівень ВОТ ранжували як нормальний (А), помірно підвищений (В) та високий (С).
Для статистичної обробки результатів дослідження застосовували програму EZR v. 1.54 (Graphical user interface for R statistical software version 4.0.3, R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Австрія) [15]. Вибірки даних оцінювали за характером розподілу даних (тест Колмогорова — Смирнова), нормальність розподілу підтверджували при p > 0,05. Для описової статистики використовували медіану (Me) та перший і третій квартилі (Q1–Q3), вибірки порівнювали за критеріями Данна, хі-квадрат та рангового дисперсійного аналізу Крускала — Уолліса. Аналіз значущості впливу офтальмологічних показників на стадію ПВКГ проводили з використанням мультиноміальної логістичної багатофакторної регресії у модулі узагальнених лінійних та нелінійних моделей (GLZ) програми Statistica 10 (StatSoft, Inc., США) [16].

Результати та обговорення

Характеристика офтальмологічних показників наведена у табл. 1. За тестами Колмогорова — Смирнова та хі-квадрат по всіх показниках характер розподілу даних відрізнявся від нормального (p > 0,05), у зв’язку з чим для описової статистики використовували медіану (Me) та перший і третій квартилі (Q1–Q3).
За віком у цілому була встановлена тенденція до його збільшення за стадіями ПВКГ (р = 0,001). Гострота зору та МГЗК вірогідно поступово зменшувалися до мінімальних значень на очах з IV стадією ПВКГ (p < 0,001). Відповідно наростали значення середнього та стандартного відхилень при периметричному обстеженні (MD та PSD), які були найбільшими на очах з III та IV стадіями ПВКГ (p < 0,001).
Товщина шару нервових волокон сітківки суттєво зменшувалася з мінімальними значеннями також на очах з III та IV стадіями (p < 0,001). Товщина комплексу гангліозних клітин макули (GCC) мала тенденцію до зменшення порівняно з контролем (p < 0,001), але між собою очі пацієнтів фактично не відрізнялися. Показники локального (FLV) та загального (GLV) потоншення комплексу гангліозних клітин сітківки наростали на очах з II і, більшою мірою, III та IV стадіями ПВКГ (p < 0,001).
За рангом ВОТ розподіл очей з різними стадіями ПВКГ наведений у табл. 2. Усі очі з I стадією мали нормальний рівень ВОТ, тоді як при інших стадіях частка пацієнтів з підвищеним ВОТ зростала.
При цьому відмічено поступове зменшення частки очей з нормальним ВОТ (ранг А) — від 100 % при I стадії до 14,3 % при IV (рис. 1) та збільшення частки очей з підвищеним ВОТ (ранг В) — від 0 % при I до 71,4 % при IV стадії (р < 0,001). Високий ВОТ (ранг С) був відмічений тільки у 14,3 % очей з IV стадією ПВКГ.
Регресійний аналіз, проведений за показниками, що було вивчено (рис. 2), показав наявність вірогідного зв’язку віку та стадії ПВКГ (p = 0,0004). Регресійна залежність мала лінійний характер.
У даному дослідженні було оцінено окремо стан кожного ока, що надало можливість аналізу різниці на парних очах за стадіями ПВКГ (табл. 3). У 5 пацієнтів для обстеження було доступне тільки одне око, отже, кількість обстежених по парних очах становила 87 осіб (154 ока).
По-перше, необхідно зазначити, що всі обстежені пацієнти мали ПВКГ як на одному, так і на другому оці. Більше ніж половина пацієнтів (52,8 %) мали очну різницю на одну стадію, серед яких більше за все випадків було для поєднань ІІ–ІІІ (32,1 %) і дещо менше — для поєднань III–IV (20,6 %). У 35,6 % пацієнтів стадії ПВКГ на парних очах не відрізнялися, серед них більшість випадків було визначено для ІІІ (20,6 %) і ІІ (11,4 %) стадії. Значна різниця парних очей (на 2–3-й стадії ПВКГ) була визначена у 11,4 % пацієнтів, серед яких переважали поєднання І–ІІІ (4,5 %) та II–IV (5,7 %).
Отже, аналіз парних очей показав, що переважна більшість пар (88,4 %) мала однакову стадію ПВКГ або незначну різницю (не більш ніж на 1 стадію).
Проведений регресійний аналіз значущості показників ОКТ для визначення ймовірності тієї чи іншої стадії ПВКГ показав високу ймовірність впливу MD, RNFL, GCC, FLV та GLV (табл. 4). Зменшення показників MD, RNFL, GCC та GLV та зростання показника FLV збільшувало прогнозовану стадію ПВКГ.
Отриману залежність можна подати формулою:
YПВКГ = 6,4 – 0,049 × MD – 0,024 × RNFL – 0,031 × GCC + 0,054 × FLV – 0,051 × GLV,(1)
де YПВКГ — прогнозована оцінка стадії ПВКГ; MD — середнє відхилення при дослідженні поля зору (дБ); RNFL — товщина шарів нервових волокон сітківки (мкм); GCC — товщина комплексу гангліозних клітин макули (мкм); FLV — локальне потоншення комплексу гангліозних клітин сітківки (%); GLV — загальне потоншення комплексу гангліозних клітин сітківки (%).
Множинний коефіцієнт кореляції моделі дорівнював 0,84, коефіцієнт детермінації моделі R2adjusted становив 0,70, що свідчило про сильний зв’язок стадії ПВКГ з обраними показниками (MD, RNFL, GCC, FLV та GLV).
Аналіз вірогідності прогнозу ПВКГ, що була розрахована згідно з формулою (1), показав, що можна було розподілити контрольні значення і І, ІІ стадію, а також ІІІ і IV стадії (рис. 3).
У табл. 5 наведені результати прогнозування стадії ПВКГ при обраних порогах. Узагальнена точність прогнозування стадії ПВКГ становила 80,1 % (95% ВІ 73,8–85,7 %).

Обговорення

Глаукома є нейродегенеративним захворюванням і вважається однією з найвідоміших причин порушення зору [3, 4]. Дегенерація нерва є непоправною, тому діагностика захворювання на ранній стадії є абсолютною вимогою, щоб уникнути тривалої втрати зору. Для класифікації глаукоми запропоновано різні методи, що є корисним для підтвердження, прогнозу та діагностики глаукоми [17]. Серед багатьох показників ОКТ найбільш чутливим для діагностики та оцінки ефективності лікування вважають товщину RNFL [18].
Визначення товщини RNFL верхнього та нижнього квадрантів, що нанесено на діаграму X-Y, дозволяє визначати ступінь тяжкості структурних пошкоджень при глаукомі [19]. Для розділення секторів діаграми були розраховані дві лінійні регресійні моделі з розрахунком межових значень. Ця система класифікує значення RNFL на 6 стадій зростання тяжкості, починаючи від межової до стадії 5, і 3 групи відповідно до локалізації дефекту (вища, нижня або дифузна). Чутливість і специфічність у розрізненні здорових і глаукомних очей становили 95,2 і 91,9 % відповідно, що дозволяє проводити стандартизовану та об’єктивну класифікацію ГОН. Запропонована нами модель також включила показник RNFL, однак, за нашими результатами (табл. 4), кореляція цієї факторної ознаки із залежною змінною, скоригована щодо впливу інших змінних моделі (rчастин.), не перевищувала таку для інших показників ОКТ. Отже, вочевидь, більш перспективним є урахування всіх показників.
Для випадків, коли з різних причин неможливо провести тест поля зору — статичну периметрію, ступінь тяжкості глаукоми можна оцінити за даними ОКТ, головним чином за структурою головки зорового нерва та товщиною RNFL [20]. Для цього автори запропонували новий метод автоматичного визначення RNFL з використанням математичної морфології та профільної сегментації на основі морфометрії очного дна. Кореляція з даними статичної периметрії становила 0,86, що дозволяє розрахувати передбачуване середнє відхилення тесту поля зору (MD) на основі ОКТ-зображень очного дна. Ці результати вказують на тісний зв’язок результатів функціональних і структурних досліджень при ПВКГ.
Показано велике практичне значення вимірювання RNFL порівняно із стандартною автоматизованою периметрією (SAP), що дозволило побудувати структурно-функціональні кореляційні карти для різних стадій ПВКГ [21]. З’ясовано, що кожна зона споріднених точок SAP корелює з однією або кількома перипапілярними зонами RNFL, що покращує розуміння структурно-функціональних відносин при глаукомі. Включення до нашої моделі основного параметра периметрії MD, який мав високий показник rчастин. (табл. 4), підтвердило принципіальну необхідність використання у рамках одного дослідження і функціональних, і структурних показників.
Таким чином, включення до моделі найбільш інформативних показників ОКТ поряд з даними периметрії може бути перспективним та клінічно значущим методом діагностики ПВКГ.

Висновки

1. Встановлена пряма лінійна залежність віку та стадії ПВКГ (R2adjusted = 0,70).
2. Гострота зору та МГЗК вірогідно поступово зменшувалися за стадіями ПВКГ (p < 0,001), тоді як значення середнього та стандартного відхилень при периметричному обстеженні (MD та PSD) наростали (p < 0,001). Товщина шару нервових волокон сітківки (RNFL) суттєво зменшувалася з мінімальними значеннями при III і IV стадіях (p < 0,001). Показники локального (FLV) та загального (GLV) потоншення комплексу гангліозних клітин сітківки наростали на очах з II і, більшою мірою, III та IV стадіями ПВКГ (p < 0,001).
3. Аналіз стану парних очей показав, що переважна більшість пар (88,4 %) мала однакові стадії ПВКГ або незначну різницю (не більше ніж на 1 стадію).
4. Розроблена модель ймовірності стадії ПВКГ, яка включила MD, RNFL, GCC, FLV і GLV, дозволила чітко розділяти стадії ПВКГ з точністю прогнозування 80,1 % (95% ВІ 73,8–85,7 %).
Конфлікт інтересів. Автор заявляє про відсутність конфлікту інтересів при підготовці даної статті.
 
Отримано/Received 02.07.2022
Рецензовано/Revised 15.07.2022
Прийнято до друку/Accepted 21.07.2022

Список литературы

  1. GBD 2019 Blindness and Vision Impairment Collaborators; Vision Loss Expert Group of the Global Burden of Disease Study. Causes of blindness and vision impairment in 2020 and trends over 30 years, and prevalence of avoidable blindness in relation to VISION 2020: the Right to Sight: an analysis for the Global Burden of Disease Study. Lancet Glob. Health. 2021 Feb. 9(2). e144-e160. doi: 10.1016/S2214-109X(20)30489-7.
  2. Sun Y., Chen A., Zou M., Zhang Y., Jin L., Li Y., Zheng D., Jin G., Congdon N. Time trends, associations and prevalence of blindness and vision loss due to glaucoma: an analysis of observational data from the Global Burden of Disease Study 2017. BMJ Open. 2022 Jan 6. 12(1). e053805. doi: 10.1136/bmjopen-2021-053805.
  3. Kang J.M., Tanna A.P. Glaucoma. Med. Clin. North Am. 2021 May. 105(3). 493-510. doi: 10.1016/j.mcna.2021.01.004.
  4. Tham Y.C., Li X., Wong T.Y., Quigley H.A., Aung T., Cheng C.Y. Global prevalence of glaucoma and projections of glaucoma burden through 2040: a systematic review and meta-analysis. Ophthalmology. 2014 Nov. 121(11). 2081-90. doi: 10.1016/j.ophtha.2014.05.013.
  5. Reis T.F., Paula J.S., Furtado J.M. Primary glaucomas in adults: Epidemiology and public health — A review. Clin. Exp. Ophthalmol. 2022 Mar. 50(2). 128-142. doi: 10.1111/ceo.14040.
  6. Abitbol O. Dépistage et prévention des glaucomes [Glaucoma screening and prevention]. Rev. Prat. 2016 May. 66(5). 496-498. French. PMID: 30512568.
  7. Kotowski J., Wollstein G., Folio L.S., Ishikawa H., Schuman J.S. Clinical use of OCT in assessing glaucoma progression. Ophthalmic Surg Lasers Imaging. 2011 Jul. 42 (Suppl. 0). S6-S14. doi: 10.3928/15428877-20110627-01.
  8. Mardin C.Y. Are There Static-Structural Biomarkers for Glaucoma with OCT? Klin. Monbl. Augenheilkd. 2022 Feb. 239(2). 149-157. English, German. doi: 10.1055/a-1688-1601.
  9. Mardin C.Y. Grundlagen der optischen Kohärenztomographie-basierten Glaukomdiagnostik [Principles of glaucoma diagnostics with optical coherence tomography]. Ophthalmologe. 2015 Aug. 112(8). 639-45. German. doi: 10.1007/s00347-015-0098-3.
  10. Artero-Castro A., Rodriguez-Jimenez F.J., Jendelova P., VanderWall K.B., Meyer J.S., Erceg S. Glaucoma as a neurodegenerative disease caused by intrinsic vulnerability factors. Prog. Neurobiol. 2020 Oct. 193. 101817. doi: 10.1016/j.pneurobio.2020.101817.
  11. De Moraes C.G., Liebmann J.M., Levin L.A. Detection and measurement of clinically meaningful visual field progression in clinical trials for glaucoma. Prog. Retin. Eye Res. 2017 Jan. 56. 107-147. doi: 10.1016/j.preteyeres.2016.10.001.
  12. Baudouin C., Kolko M., Melik-Parsadaniantz S., Messmer E.M. Inflammation in Glaucoma: From the back to the front of the eye, and beyond. Prog. Retin. Eye Res. 2021 Jul. 83. 100916. doi: 10.1016/j.preteyeres.2020.100916.
  13. Glaucoma. American Optometric Association. 2020 [Internet]. Available from: https://www.aoa.org/healthy-eyes/eye-and-visionconditions/glaucoma?sso = y.
  14. Terminology and Guidelines for Glaucoma. 4th edition. European Glaucoma Society. Available on: www.eugs.org
  15. Kanda Y. Investigation of the freely available easy-to-use software 'EZR' for medical statistics. Bone Marrow Transplant. 2013 Mar. 48(3). 452-8. doi: 10.1038/bmt.2012.244.
  16. Guryanov V.G., Lyakh Yu.E., Pariy V.D., Korotkyi O.V., Chalyi O.V., Chalyi K.O., Tsekhmister Ya.V. Posibnyk z biostatystyky. Analiz rezul’tativ medychnykh doslidzhen’ u paketi EZR (R-statistics) [Handbook of Biostatistics. Analysis of the results of medical research in the package EZR (R-statistics)]. Kyiv: News, 2018. 208. Ukrainian.
  17. Saba T., Bokhari S.T.F., Sharif M., Yasmin M., Raza M. Fundus image classification methods for the detection of glaucoma: A review. Microsc. Res. Tech. 2018 Oct. 81(10). 1105-1121. doi: 10.1002/jemt.23094.
  18. Lešták J., Fůs M., Bartošová L., Marešová K. OCT angiography, visual field and RNFL with various medications in hypertensive glaucomas. Cesk. Slov. Oftalmol. 2021 Winter. 77(6). 285-288. doi: 10.31348/2021/33.
  19. Brusini P. OCT Glaucoma Staging System: a new method for retinal nerve fiber layer damage classification using spectral-domain OCT. Eye (Lond). 2018 Jan. 32(1). 113-119. doi: 10.1038/eye.2017.159.
  20. Koprowski R., Rzendkowski M., Wróbel Z. Automatic method of analysis of OCT images in assessing the severity degree of glaucoma and the visual field loss. Biomed Eng Online. 2014 Feb 14. 13. 16. doi: 10.1186/1475-925X-13-16.
  21. Sánchez-Pulgarín M., Saenz-Frances F., Martinez-de-la-Casa J.M., García-Feijoó J., Ferreras-Amez A., Pablo L.E. Structure-function relationship in a series of glaucoma cases. J. Fr. Ophtalmol. 2020 Feb. 43(2). 111-122. doi: 10.1016/j.jfo.2019.07.009.

Вернуться к номеру