使用模拟角质量测量对照光学生物仪的角质量测试的折射结果.
David L Cooke1, Karanpreet S Multani2, Jascha A Wendelstein3
1From the Great Lakes Eye Care (D.L.C.), Saint Joseph, Michigan, USA; Department of Neurology and Ophthalmology (D.L.C.), Michigan State University, College of Osteopathic Medicine, East Lansing, Michigan, USA.
American journal of ophthalmology
|September 8, 2025
概括
对于眼内透镜的计算,IOLMaster 700提供了比Pentacam AXL更准确的折射预测. 来自IOLMaster 700的标准角质量测量 (K) 比Pentacam AXL的模拟角质量测量 (Sim K) 更好.
科学领域:
- 眼科医生 眼科 眼科
- 生物医学工程 生物医学工程
- 光学科学 光学科学
背景情况:
- 精确的眼内镜 (IOL) 功率计算对于在白内障手术后实现所需的折射结果至关重要.
- 不同的生物识别设备和角质测量测量可以影响折射预测的准确性.
- Scheimpflug断层扫描 (模拟角膜测量 - Sim K) 和远心角膜测量 (角膜测量 - K) 是获得角膜功率的常见方法.
研究的目的:
- 为了比较现代IOL功率计算公式的折射预测精度,使用来自Scheimpflug断层扫描仪的模拟角质量测量 (Sim K) 与来自光学生物计的角质量测量 (K).
- 评估不同生物识别数据源对IOL配方性能的影响.
主要方法:
- 追溯分析 589 个眼睛接受了白内障手术和单焦内腔镜植入.
- 使用九个IOL公式与三个生物识别数据源进行折射预测错误的比较:IOLMaster 700 (IOLM700),Pentacam AXL和一个组合.
- 使用平均绝对误差 (MAE) 和根平均平方误差 (RMSE) 评估准确性.
主要成果:
- 所有九种公式都显示出IOLMaster 700 (IOLM700) 生物识别与Pentacam AXL生物识别相比,具有更高的折射预测精度.
- IOLM700方法的MAE和RMSE比组合方法和Pentacam AXL方法 (P < .05) 低得多.
- 配方性能因生物识别来源而异,Cooke K6对IOLM700的排名最高,Pentacam AXL和组合的EVO 2.0排名最高.
结论:
- 生物识别数据,包括IOLMaster 700的标准K,为IOL功率计算提供了最准确的折射预测.
- 来自Pentacam AXL的模拟角质量测量 (Sim K) 值不能与SS-OCT生物仪的标准K值直接互换.
- 生物识别器件的选择和优化显著影响IOL公式的性能和折射结果.


