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Validez de un árbol de decisión con mapas de probabilidad de tomografía de coherencia óptica para diferenciar pacientes sanos vs glaucoma – Estudio DIGITOFT

Actualmente, la manera principal de detección de casos de glaucoma es mediante “case-finding”, esto es, pacientes que acuden a revisión; pero esta estrategia no es eficiente y requiere recursos personales y materiales no disponibles actualmente. Una alternativa es la creación de consultas “digitales”, lideradas por optometristas, en las que se hagan pruebas oculares básicas, incluida una tomografía de coherencia óptica (OCT) de nervio óptico y mácula. La mayoría de los dispositivos incluyen, además de los grosores habituales de capa de fibras peripapilar y células ganglionares, mapas de probabilidad que reflejan la morfología de los defectos glaucomatosos, lo que podría servir para detectar casos de glaucoma, incluso incipientes.

Resultat esperat d’aquest treball

Objetivo general El objetivo de este estudio es la validación de un árbol de decisión basado en mapas de probabilidad de OCT de nervio y mácula, que permita diferenciar entre pacientes sanos, sospechosos y casos confirmados de glaucoma, en una consulta gestionada por optometristas. Objetivos específicos 1) Determinar la precisión clasificatoria (sensibilidad, especificidad, y curvas ROC) de este árbol de decisión, en una cohorte de pacientes con diagnóstico previamente codificado 2) Determinar la validez en vida real, en un circuito asistencial clínico.

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