Ibopamina 2% vs. sobrecarga hídrica como teste provocativo para glaucoma

PURPOSE: To compare the 2% ibopamine provocative test with the water drinking test as a provocative test for glaucoma. METHODS: Primary open-angle glaucoma patients and normal individuals were selected from CEROF-Universidade Federal de Goiânia UFG, and underwent the 2% ibopamine provocative test and the water drinking test in a randomized fashion, at least 1 week apart. Intraocular pressure (IOP) before and after both tests, Bland-Altman graph, sensitivity and specificity (as mesured by ROC curves) were obtained for both methods. RESULTS: Forty-seven eyes from 25 patients were included (27 eyes from 15 glaucoma patients and 20 eyes from 10 normal individuals), with a mean age of 54.2 ± 12.7 years. The mean MD of glaucoma patients was -2.8 ± 2.11 dB. There was no statistically difference in the baseline IOP (p=0.8) comparing glaucoma patients, but positive after the provocative tests (p=0.03), and in the IOP variation (4.4 ± 1.3 mmHg for ibopamine and 3.2 ± 2.2 mmHg for water drinking test, p=0.01). There was no difference in all studied parameters for normal individuals. The Bland-Altman graph showed high dispersion comparing both methods. The areas under the ROC curve were 0.987 for the ibopamine provocative test, and 0.807 for the water-drinking test. CONCLUSION: In this selected subgroup of glaucoma patients with early visual field defect, the ibopamine provocative test has shown better sensitivity/specificity than the water drinking test.

Sensitivity and specificity of machine learning classifiers for glaucoma diagnosis using Spectral Domain OCT and standard automated perimetry

PURPOSE: To evaluate the sensitivity and specificity of machine learning classifiers (MLCs) for glaucoma diagnosis using Spectral Domain OCT (SD-OCT) and standard automated perimetry (SAP). METHODS: Observational cross-sectional study. Sixty two glaucoma patients and 48 healthy individuals were included. All patients underwent a complete ophthalmologic examination, achromatic standard automated perimetry (SAP) and retinal nerve fiber layer (RNFL) imaging with SD-OCT (Cirrus HD-OCT; Carl Zeiss Meditec Inc., Dublin, California). Receiver operating characteristic (ROC) curves were obtained for all SD-OCT parameters and global indices of SAP. Subsequently, the following MLCs were tested using parameters from the SD-OCT and SAP: Bagging (BAG), Naive-Bayes (NB), Multilayer Perceptron (MLP), Radial Basis Function (RBF), Random Forest (RAN), Ensemble Selection (ENS), Classification Tree (CTREE), Ada Boost M1(ADA),Support Vector Machine Linear (SVML) and Support Vector Machine Gaussian (SVMG). Areas under the receiver operating characteristic curves (aROC) obtained for isolated SAP and OCT parameters were compared with MLCs using OCT+SAP data. RESULTS: Combining OCT and SAP data, MLCs' aROCs varied from 0.777(CTREE) to 0.946 (RAN).The best OCT+SAP aROC obtained with RAN (0.946) was significantly larger the best single OCT parameter (p<0.05), but was not significantly different from the aROC obtained with the best single SAP parameter (p=0.19). CONCLUSION: Machine learning classifiers trained on OCT and SAP data can successfully discriminate between healthy and glaucomatous eyes. The combination of OCT and SAP measurements improved the diagnostic accuracy compared with OCT data alone.

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