Keratokonus tanısında Clmı'nın etkinliğinin güncel ölçümlerle karşılaştırılarak değerlendirilmesi
Evaluation of the efficiency of Clmi in the diagnosis of keratoconus by comparing it with current measurements
Yazar: SÜCATTİN İLKER KOCAMIŞ
Danışman: YRD. DOÇ. DR. HASAN BASRİ ÇAKMAK
Sağlık Bakanlığı / Ankara Atatürk Eğitim ve Araştırma Hastanesi / Göz Hastalıkları Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2011
Konu: Göz Hastalıkları = Eye Diseases

Özet:
ÖZET 
 
AMAÇ 
Bu çalışmanın amacı CLMI'yı (The Cone Location and Magnitude Index, Konus Yer ve Büyüklük İndeksi) keratokonus tanısında kullanılan diğer klinik parametrelerle karşılaştırarak, CLMI'nın keratokonus tanısındaki duyarlılık, özgünlük ve doğruluğunu tespit etmekti. 
GEREÇ ve YÖNTEMLER 
Yaş ortalamaları 26,19±7,90 olan 159 keratokonus hastasının (85 erkek, 74 kadın) 301  gözü  ve  kontrol  gurubu  olarak  yaş  ortalamaları  30,88±7,57  olan  265  refraktif cerrahi adayının (139 erkek, 126 kadın) 394 gözü çalışma kapsamına alındı. Her  iki  gurubun  refraksiyon  kusurları,  görme  keskinlikleri,  Sim  K1,  Sim  K2, ortalama ve santral keratometrileri (Ort. K, Santral K), en ince kornea kalınlıklarından oluşan  pakimetri  değerleri,  korneal  wavefront  aberasyonları  (total  yüksek  sıralı aberasyonlar  (HOA),  koma  ve  koma  benzeri  aberasyonlar,  vertikal  koma  (3,-1), horizontal koma (3,1), sferik aberasyon (4,0)) ve aksiyel  haritadan  elde  edilen CLMI 
büyüklükleri bağımsız değişkenlerde t-testi ile karşılaştırıldı. Guruplar  arasında  istatistiki  olarak  anlamlı  farkı  olan  parametreler  ROC eğrileriyle analiz edildi. Parametrelerin eğri altında kalan alanları, en iyi kesim noktaları ve  parametrelerin  en  iyi  kesim  noktalarındaki  duyarlılık,  özgünlük  ve  doğrulukları araştırıldı. Keratokonus  tanısında  hangi  parametrenin  en  iyi  parametre  olduğuna  karar vermek  için  forward  stepwise  wald  yöntemiyle  lojistik  regresyon  analizi  uygulandı ayrıca keratokonusun odds oranını hesaplamaya olanak sağlayan bir lojistik regresyon modeli oluşturuldu. CLMI'nın  diğer  klinik  parametrelerle  olan  ilişkisini  araştırmak  için  Pearson'un korelasyon analizi kullanıldı. 
BULGULAR 
İki  gurup  arasında sferik ve silindirik kırma kusurları,  uzakta düzeltilmiş en iyi görme  keskinlikleri,  Sim  K1,  Sim  K2,  Ort.  K,  Santral  K,  HOA,  koma  benzeri aberasyonlar, (3,-1), (4,0), pakimetri ve CLMI ortalamaları açısından istatistiki olarak anlamlı  bir  fark  varken; düzeltilmemiş  görme  keskinlikleri  ve  (4,0)  ortalamaları açısından istatistiki olarak anlamlı bir fark yoktu. CLMI'nın eğri altında kalan alanı 0,935 idi. En fazla eğri altında kalan alana sahip 
olan parametre CLMI idi.  CLMI'nın  en iyi  kesim  noktası  1,82 idi. CLMI,  diğer tüm parametreler  arasında  keratokonus  tanısı  için  en  yüksek  duyarlılık  (89%),  özgünlük (94%) ve doğruluk (92%) oranına sahipti.  CLMI,  lojistik  regresyon  modelinde  keratokonus  vakalarını  normallerden  en  iyi ayırabilen  parametreydi.  Lojistik  regresyon  modelinde  CLMI  tek  başına,  92,8% doğruluk  oranıyla  keratokonus  ve  normalleri  teşhis  edebiliyordu.  Ort.  K  ve  sferik aberasyonun modele katılmasıyla doğruluk oranı 94,2%'ye çıktı.  CLMI tüm parametrelerle güçlü bir korelasyona sahipti: Santral K (r= 0,669), Ort. K  (r= 0,690), pakimetri  (r=  -0,589), HOA  (r= 0,858), koma benzeri aberasyonlar  (r= 0,881), (3,-1) (r= -0,814), (4,0) (r= -0,526). CLMI; koma benzeri aberasyonlar, HOA ve (3,-1) ile en güçlü korelasyona sahipti. 
SONUÇ 
CLMI  keratokonus  tanısında  yüksek  duyarlılık,  özgünlük  ve  doğruluk düzeyleriyle etkili bir klinik parametredir. 
Anahtar  Kelimeler:  CLMI,  Keratokonus,  Keratokonus  İndeksi,  Wavefront 
Aberasyonları, Keratometri, Pakimetri.

Abstract:
PURPOSE
The aim of this study was to evaluate the sensitivity, specifity and the accuracy of CLMI (The Cone Location and Magnitude Index) in the diagnosis of keratoconus by comparing CLMI with the other clinical parameters, used in the diagnosis of keratoconus.
MATERIAL and METHODS
301 eyes of 159 keratoconus patients (85 male, 74 female) with a mean age of 26,19±7,90 years and 394 eyes of 265 refractive surgery candidates (139 male, 126 female) with a mean age of 30,88±7,57 years as control group were enrolled into the study. 
Refractive errors, visual acuities, Sim K1, Sim K2, average and central keratometries (Avr. K, Central K), thinnest corneal thicknesses as pachymetry readings, corneal wavefront aberrations (total high order aberrations (HOA), coma and coma like aberrations, vertical coma (3,-1), horizontal coma (3,1), spherical aberration (4,0)) and CLMI magnitude derived from axial maps of both groups were compared with the independent samples t-test.  
Parameters which had statistically significant differences within groups were analysed with ROC curves. Area under curves, best cut off points of the parameters; the sensitivity, specifity and the accuracy of the parameters at the best cut off points were investigated.
Logistic regression analyze with forward stepwise wald method was employed in order to determine which clinical parameter was the best parameter in the diagnosis of keratoconus and also a logistic regression model was generated that enabled to calculate the odds ratio of keratoconus.
Pearson's correlation analysis was performed in order to investigate the relationship of CLMI with the other clinical parameters.
RESULTS
There was a statistically significant difference in the means of spherical and cylindrical refractive errors, distance corrected visual acuities, Sim K1, Sim K2, Avr. K, Central K, HOA, coma like aberrations, (3,-1), (4,0), pachymetry, CLMI and there was no statistically significant difference in the means of uncorrected visual acuities and (3,1) between two groups. 
The area under curve of CLMI was 0,935. The parameter that had the greatest area under curve was CLMI. The best cut off point of CLMI was 1,82. CLMI had the highest sensitivity (89%), specifity (94%) and accuracy (92%) among other parameters in the diagnosis of keratoconus. 
The CLMI was the best parameter that could differentiate keratoconus cases from normals in the logistic regression model. CLMI could diagnose keratoconus and normals with the accuracy of 92,8% singly in the logistic regression model. With the participation of Avr. K and spherical aberration in the model, the accuracy increased to 94,2%. 
CLMI had a strong correlation with all parameters: Central K (r= 0,669), Avr. K (r=0,690), pachymetry (r= -0,589), HOA (r= 0,858), coma like aberrations (r= 0,881), (3,-1) (r= -0,814) and (4,0) (r= -0,526). CLMI had the strongest correlation with coma like aberrations, HOA and (3,-1).
CONCLUSION
CLMI is an efficient clinical parameter in the diagnsois of keratoconus with high sensitivity, specifity and accuracy levels.
Keywords: CLMI, Keratoconus, Keratoconus Index, Wavefront Aberrations, Keratometry, Pachymetry.