Desarrollo de un algorítmo para la clasificación clínico-evolutiva del GPAA y su relación con la mácula glaucomatosa.

Abstract

Objetivo: Desarrollar una clasificación del glaucoma primario de ángulo abierto que nos sitúe en su fase evolutiva, que sea reproducible y comprensible.

Materiales. - Se trabajó con 991 pacientes, divididos en dos grupos, un grupo estudio formado por 226 pacientes y otro control que constaba de 765 individuos. Se le hizo exploración oftalmológica completa y se trabajó con las variables obtenidas en los anillos BMO-MRW y anillos peripapilares en sus sectores G-TI-T-TS-N-NS-NI y a nivel e la mácula sobre las 34 celdillas de1*1 mm que nos aporta el SD-OCT Spectralis. Se aplican algoritmos para su clasificación.

Resultados. - Obtenemos una clasificación clínico-evolutiva de cuatro estadios y una aplicación para su cálculo usando solo 7 de las variables mediante algoritmos de clasificación. La mácula usando redes neuronales, análisis discrimínate lineal y regresión logística no puede clasificar con buena sensibilidad.

Conclusiones. - Proponemos una calificación por estadios del GPAA, la cual es reproducible, práctica y compresible por el paciente y sirve de idioma común para todos los actores del glaucoma.

Objetive. - Develop a classification of primary open-angle glaucoma that places us in its evolutionary phase, that is reproducible and understandable.

Materials. - We worked with 991 patients, divided into two groups, a study group made up of 226 patients and another control group consisting of 765 individuals. A complete ophthalmological examination was performed and the variables obtained in the BMO-MRW rings and peripapillary rings in their sectors G-TI-T-TS-N-NS-NI and at the level of the macula on the 34 cells of 1*1 were worked on. mm provided by SD-OCT Spectralis. Algorithms are applied for their classification.

Results. - We obtain a clinical-evolutionary classification of four stages and an application for its calculation using only seven of the variables through classification algorithms. The macula using neural networks, linear discriminant analysis, and logistic regression cannot classify with good sensitivity.

Conclusions. - We propose a classification by POAG stages, which is reproducible, practical and understandable by the patient and serves as a common language for all glaucoma actors.