一种用于估算正在使用青光眼药物治疗的患者未用药时眼内压的模型

《Journal of Glaucoma》：A Model to Estimate the Unmedicated Intraocular Pressure of Patients on Glaucoma Medications

　　本研究建立数学模型，通过31组临床数据（含用药前后的眼压及药物数量）拟合二次方程，模型解释了眼压变化的90.07%变异，误差小于1mmHg。该模型可在洗脱不可行或伦理不允许时，用于评估青光眼手术或治疗的眼压降低效果，但需进一步验证其实际应用效果。

　　

摘要

概述：

本报告提出了一种模型，可用于在药物洗脱不道德或无法实施的情况下，确定青光眼手术或治疗方法的降眼内压（IOP）效果。

背景：

各种临床试验已充分记录了单种（或某些预定义组合的）青光眼药物对眼内压（IOP）的影响。相反，多种青光眼药物的累积效应，更不用说停药（即洗脱）对IOP的影响，仍然相对未知。因此，通常建议进行药物洗脱以分析青光眼手术的效果，排除其他干扰因素。然而，对于某些患者来说，洗脱并不总是可行或道德的，并且还可能增加临床试验的成本和复杂性。

目的：

建立并验证一个关于青光眼药物洗脱后IOP变化的数学模型。

方法：

进行了文献检索，以确定报告洗脱前后IOP值以及所用青光眼药物数量的研究。基于这些数据，使用平均用药期间的IOP和平均药物数量作为输入参数，拟合了一个二次方程来估计洗脱后的IOP变化。

发现：

从15项研究中选取了31组数据（每组包含准确的平均用药期间IOP、平均药物数量和平均洗脱后IOP），用于建立和验证该模型。总体而言，模型解释了研究中报告的90%以上的IOP变化变异（R2=0.9007）。模型估计的IOP变化与研究中报告的IOP变化之间的平均差异小于1毫米汞柱（mmHg）。

结论：

使用该模型估计IOP变化可能是一个有用的工具，可以在药物洗脱不道德或无法实施的情况下，确定青光眼手术或治疗方法的降眼内压效果。需要开展更多研究来验证该公式的实际稳健性。