Capacidad diagnóstica de las diferentes herramientas de diagnostico estructural en el glaucoma

Laburpena

Objetivo: Evaluar la rentabilidad diagnóstica de la Tomografía de coherencia óptica (OCT) de dominio espectral, la Polarimetría láser (GDx) y el Láser confocal de barrido (HRT 3) para el diagnóstico de la enfermedad glaucomatosa. Método: Estudio observacional transversal de 213 ojos, clasificados en tres grupos de diagnóstico: normales, hipertensos oculares (HTO) y glaucomas. Se realizó una exploración oftalmológica completa, incluyendo las pruebas de diagnóstico estructural a estudio. De cada una de las variables estudiadas fue analizada su curva ROC, y calculada su cifra de área bajo la curva (AUC) y la sensibilidad para niveles de especificidad prefijados al 85% y 95%. Posteriormente, se compararon las AUC de los mejores parámetros mediante el test de DeLong. Además, se realizó el mismo análisis de curva ROC y la comparación con el test de Delong y test de Chi cuadrado para modelos de regresión logística binaria entre los grupos de estudio y para un modelo general obtenido a partir de las variables de los modelos por aparatos. Resultados: Los parámetros de análisis de capa de fibras nerviosas de la retina (CFNR) y de células ganglionares (CG) maculares no discriminaron entre HTO y controles, mientras que algunas variables de topografía papilar de HD-OCT Cirrus y HRT 3 sí. Este hecho podría relacionarse con un sesgo de selección de la muestra en el grupo de HTO y además dichas variables presentaron AUC < 0,75 y valores de S baja ( < 45%) para los niveles de E exigidos. La mayoría de los parámetros de los instrumentos mostraron AUC > 0,8 al estudiar el grupo de glaucoma vs. controles, aunque HRT presentó valores algo inferiores. En el estudio de glaucoma vs. HTO, ocurrió lo mismo respecto a los instrumentos aunque los valores de AUC y de S fueron algo inferiores. Al comparar las AUC de los mejores parámetros de cada uno de los instrumentos para el grupo glaucoma vs. controles, no existieron diferencias estadísticamente significativas. Sí hubo diferencias (p < 0,05) al comparar el grupo glaucoma vs. HTO, siendo el AUC del sector inferior SD-OCT Spectralis mejor que NFI de GDx, GPS de HRT y sector temporal-inferior del análisis macular de HD-OCT Cirrus, y el cuadrante inferior de HD-OCT Cirrus análisis papilar mejor que GPS de HRT. Los modelos de regresión logística binaria de los instrumentos no mostraron diferencias estadísticamente significativas entre el grupo glaucoma vs. control. Sí hubo diferencias (p < 0,05) entre glaucoma vs. HTO, siendo el modelo SD-OCT Spectralis superior en rentabilidad diagnóstica al modelo de GDx, HRT y análisis macular de HD-OCT Cirrus. Al comparar los modelos de los instrumentos con respecto a la mejor variable aislada de dichos aparatos, entre grupo glaucoma y control y grupo glaucoma y HTO, en general no hubo diferencias estadísticamente significativas. Por otro lado, el modelo general mostró una rentabilidad diagnóstica superior para discriminar glaucoma vs. control que el modelo de HRT y el de análisis macular de HD-OCT Cirrus, y para los mismos y el modelo GDx en el caso de glaucoma vs. HTO. Conclusiones: OCT de dominio espectral, GDx ECC y HRT 3 proporcionan parámetros de CFNR, del complejo CG maculares y de la cabeza del nervio óptico que detectan la existencia de daño estructural en pacientes con glaucoma crónico simple y que de manera aislada o mediante modelos de regresión logística binaria tienen una buena capacidad discriminativa, similar entre instrumentos, al comparar glaucoma vs. controles. En el estudio de glaucoma vs. HTO la capacidad discriminativa de los instrumentos es buena pero inferior a la obtenida en glaucoma vs. controles. El análisis papilar de OCT muestra rentabilidad diagnóstica superior a GDx, HRT y análisis de CG macular de OCT tanto analizando parámetros de forma aislada como mediante modelos de regresión logística binaria. El rendimiento diagnóstico de los instrumentos es muy limitado al estudiar HTO vs. controles.