Octopus Field Analysis (OFA) Interpretation von Glaukom- und Neuroophthalmologie-Gesichtsfeldern E. Bürki, Thun

Themen des Workshops Clusterdarstellung Polardarstellung Clusterdarstellung Neue Indizes DDc und LDc, shift-Korrektur Trenddarstellung populationsbasiert vs rein statistisch Rechts-Links-Vergleich Cluster (Glaukomfrühdiagnose) Rechts-Links-Vergleich Quadranten (Neuroophthalmologie) mit Klartextausgabe Live-Demo einiger Beispiele mit OFA

Entwicklungsteam OFA Interessenkonflikte Hans Bebie Prof. Dr. phil. Berater Haag-Streit AG Ernst Bürki Dr. med. Berater Haag-Streit AG Matthias Monhart BSc Produktemanager Haag-Streit AG

Program OFA: Startbildschirm

Hauptfenster - Einzeluntersuchung = neue Analysearten

Polar Diagramm (Korrelation des GF-Defekts zum Ort des Papillenschadens) 1) Überlagerung eines G1-Messpunktrasters auf die Fotographie der retinalen Nervenfaserbündel. 2) Messen des Austrittswinkels der jeden Messpunkt durch-ziehenden Nervenfasern am Papillenrand. 3) Polarkoordinaten für jeden Messpunkt bestehen aus: - Austrittswinkel - MD-Wert 0°

Beispiel einer Polardarstellung Grauer Ring = Normalwertbereich MD-Werte eines Dasselbe in der G1-Gesichtsfelds Polardarstellung

Korrelation Polardarstellung und HRT-Reflexionsbild

Hauptfenster - Einzeluntersuchung = neue Analysearten

Gesichtsfeld-Cluster (Zusammenfassung funktionell zusammengehöriger Messpunkte zwecks Reduktion der Streuung) 1) Überlagerung eines G1-Messpunktrasters auf die Fotographie der retinalen Nervenfaserbündel. 2) Messen des Austrittswinkels der jeden Messpunkt durch-ziehenden Nervenfasern am Papillenrand. 3) Nervenfasern mit einem Austrittswinkel innerhalb 10° dürften funktionell ähnlich sein und bilden jeweils einen Cluster. 10°

Die 10 Cluster sind nicht symmetrisch ! Die resultierenden 23 Cluster werden zwecks Reduktion der Streuung zu grösseren Einheiten mit 4-9 Messpunkten zusammen-gefasst. Beachte: Die 10 Cluster sind nicht symmetrisch ! C2 C1 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C10 C9

Darstellung der Clusterdefekte In jeden der 10 Cluster wird das Mittel der MD-Werte der zugehörigen Messpunkte angezeigt Fett ausgegebene Werte überschreiten das 95% Perzentil (Normgrenze) Die Hintergrundschraffierung entspricht dem Ausmass des mittleren Clusterdefekts

Clusterdarstellung und probability map Die Clusterdarstellung erfasst noch Defekte (hier z.B. nasaler Sprung oben), die der probability map entgehen können.

Kumulationskurve diffuser Defekt lokaler Defekt Der diffuse Defekt und der lokale Defekt konnten bisher zahlenmässig nicht erfasst werden. Grundidee zur Realisierung: Vertikales Verschieben der Mittellinie des Normbands (50% Perzentil) in den Bereich des diffusen Defekts

Quantifizierung der beiden Anteile Die Messpunkte No. 12-16 (hell-grün) bleiben auch im gestörten Gesichtsfeld sehr lange stabil. Shift (grüner Pfeil) = Differenz zwischen dem 50% Perzentil der Kumulationskurve und dem mittleren MD-Wert der Messpunkte 12-16 Diffuser Defekt (DDc) = Shift-Wert in dB Lokaler Defekt (LDc) = Summe aller Defektwerte der Messpunkte, die den shift-Wert übersteigen (= frühere Bezeichnung ARA), dividiert durch 46 (entspricht der Anzahl Ränge von 14...59).

Einflüsse auf den diffusen Defekt DDc Timpilo-Miose Katarakt Nachstar

Hauptfenster - Gesichtsfeldtrend = neu

Trenddarstellung „Globale Indizes“ Normgrenze

Zwei Arten von Regressionsanalysen a) Rein statistisch basiert (bisher): - Prüft, ob die Neigung der Regressionslinie signifikant von Null verschieden ist - Hängt ab von Anzahl und Häufigkeit der Untersuchungen sowie von der Streuung der Untersuchungsresultate b) Populationsbasiert (neu): - Prüft die Verteilung der Regressionskoeffizienten innerhalb einer Population langfristig stabiler Gesichtsfelder (ermittelt anhand von HRT-Untersuchungen) - Hängt ab von der Anzahl und Häufigkeit der Untersuchungen Vorteile: - grössere Empfindlichkeit als der rein statistische Test (ROC-Kurven) - empfindlicher bei einer kleinen Anzahl von Untersuchungen

ROC-Kurven rein statistische Analyse populationsbasierte Analyse

Trenddarstellung globale Indizes --> Extrapolation

Trenddarstellung „Cluster“ Achtung: Für das 1% Signifikanzniveau zeigt jedes 10. GF Gesunder einen signifikanten Clustertrend !

Trenddarstellung „Trend der Einzelpunkte“ Achtung: Die Berechnung der Signifikanzangabe erfolgt hier rein statistisch und nicht populationsbasiert !

Beispiel 1.1 Frau U.D. 1931 OD Graustufen 1994-2006 Beurteilung von Auge: Verbesserung in den ersten Jahren , danach Fluktuation  Was meint OFA dazu ?

Beispiel 1.2 Frau U.D. 1931 OD Trend der globalen Indizes 1994-2006 Verbesserung auf der ganzen Linie bestätigt  Was ergibt die Clusteranalyse ?

Beispiel 1.3 Frau U.D. 1931 OD Clustertrend 1994-2006 Grosse Überraschung: Signifikante Verschlech-terung in Cluster C4 (allerdings nur nach shift-Korrektion bei positivem DDc)  Ist das ein Programm-Artefakt oder lässt sich das anderweitig bestätigen z.B. mittels HRT-Untersuchung?

Beispiel 1.4 Frau U.D. 1931 OD TCA 2002-2006 2002 2003 Blutung Differenz 2002-2003

Die Auswirkungen der shift-Korrektur am Beispiel eines sich im Laufe der Zeit verbessernden Gesichtsfelds Lokale Defekte verschwinden bei einer diffusen GF-Verbes-serung Elimination des diffusen Defekts Achtung: DDc variiert von Untersuchung zu Untersuchung  das Resultat einer shift-Korrektur ist nicht direkt ablesbar

Wann kann es zur Verbesserung des Gesichts-felds im Laufe der Zeit kommen? Lerneffekt 1) Lerneffekt 2) Instrumentenwechsel (Octo 500--> 101) 3) Veränderung der Instrumenteneichung 4) Die Normwerte pro Alterdekade beru- hen auf Querschnittsuntersuchungen entsprechender Populationen. Längs- schnitt-Untersuchungen existieren nicht und können davon abweichen. 5) Nicht alle Individuen altern gleich rasch Octo 500 Octo 101 Instrumentenwechsel  Eine generelle Verbesserungstendenz im Gesichtsfeld kann lokale Ver- schlechterungen überdecken

Beispiel 2.1 Frau S.H. 1925 OD Graustufen 2000-2002 Eine häufige Frage im Praxisalltag: - stabiles Gesichtsfeld ? - blosse Fluktuation ? - oder doch Progression ?

Beispiel 2.2 Frau S.H. 1925 OD OFA 2000-2002 Bei positivem DDc findet sich nach shift-Korrektion eine signifi-kante Fluktuation in Cluster C3 and C4 C3+4 Könnte das eine spätere Verschlechterung ankün-digen ?  Schauen wir uns den Verlauf 2 Jahre später an

Beispiel 2.3 Frau S.H. 1925 OD OFA 2000-2004 2 Jahre später signifi-kante Progression in Cluster C4 und C5 (nach shift Korrektion bei positivem DDc)  Gibt es eine Korrela-tion zur Papillenmor-phologie z.B. im HRT ? C4+5

Beispiel 2.4 Frau S.H. 1925 OD Differenz 2002-2006 HRT 2002 HRT 2006 Polartrend 2002-2004

Beispiel 2.5 Frau S.H. 1925 OD Topographic change analysis (TCA) 2002-2006

Beispiel 3 Frau R.E. 1943 OD 2003 2006 Polartrend 1997-2002

Hauptfenster - Seitenvergleich = new

Hauptfenster Rechts/Links-Vergleich für Cluster Differenz der Cluster (immer OD minus OS)

Hauptfenster Rechts/Links-Vergleich für Quadranten 2 Halbfelder 10°-30° 2 Halbfelder 0°-10°

Was bringt ein Rechts-Links Gesichtsfeld-Vergleich ? Beispiel 1 präperimetrisches Glaukom Nur im Seitenvergleich ist das rechte GF signifikant schlechter ! Gibt es Hinweise auf morphologische Unterschiede der Papillen ?

Beispiel 1 Frau B. R. 1939 präperimetrisches Glaukom OD OS HRT OD: grössere Exkavation (Papillengrund), Konturlinie erreicht oben und unten die Null-Linie nicht OS: abnorme Konturlinie, schmaler blauer Randsaum

Beispiel 1 Frau B. R. 1939 präperimetrisches Glaukom OD OS HRT OD: Moorfields Regression Analysis grenzwertig OS: Moorfields Regression Analysis im Normbereich

Beispiel 1 Frau B. R. 1939 präperimetrisches Glaukom OD OS HRT OD: Glaucoma Probability Score grenzwertig OS: Glaucoma Probability Score im Normbereich

Beispiel 2 Frau B. A. 1972 präperimetrisches Glaukom OD OS Nach bisherigen Kriterien würden diese beiden GF anhand der Globalindizes (Zeitdruck in der Praxis !) als unauffällig beurteilt

Beispiel 2: Rechts-Links Vergleich durch Programm OFA Im Seitenvergleich ist das rechte GF jedoch signifikant schlechter ! Besteht dieser Unterschied auch in der Morphologie der Papillen ?

Beispiel 2: HRT-Befunde OD OS

Neurooophthalmologische Ausfälle Beispiel 3

Neurooophthalmologische Ausfälle Beispiel 4

Neurooophthalmologische Ausfälle Beispiel 5

Neurooophthalmologische Ausfälle Beispiel 6

Neurooophthalmologische Ausfälle Beispiel 7

Neurooophthalmologische Ausfälle Beispiel 8

Neurooophthalmologische Ausfälle Beispiel 9

Neurooophthalmologische Ausfälle Beispiel 10

Zwei Beispiele von Fehlklassifikationen durch OFA Homonyme Hemianopsie Bitemporaler Ausfall

Informationen zu OFA 2.2b Octopus-Workshop 2008 Das Programm ist zu Versuchszwecken erhältlich bei: matthias.monhart@haag-streit.ch Octopus-Workshop 2008 Diesen Workshop finden Sie als ppt-Datei auf dem Internet www.augenaerzte-thun.ch --> Ärzteinfos

Take home message I Die Polardarstellung ist sehr hilfreich um funktionelle mit morphologischen Defekten zu korrellieren Die populationsbasierte Verlaufsanalyse ist den herkömm- lichen statistischen Verfahren klar überlegen Die Clusteranalyse entdeckt lokale Defekte früher Die Shiftkorrektur fördert bei sich verbesserndem GF versteckte lokale Defekte zutage

Take home message II Der Seitenvergleich ist zur Frühdiagnose hilfreich. Wegen möglicher Zufallsschwankungen sind aber nur im Verlauf immer wieder auftretende Abnormitäten signifikant. Sporadisch auftretende abnorme Werte im Seitenvergleich können zusammen mit den morphologischen Kriterien zusätzliche Hinweise liefern, dass mindestens ein Auge auffällig ist. Die neurophthalmologische Klartextanalyse unterstützt den Anwender, ersetzt jedoch seine ärztliche Erfahrung nicht.

Thun und seine Umgebung