早期青光眼视野缺损的定量分类研究：基于OHTS系统的客观评估与临床意义

　　本研究针对青光眼诊断中定性视野（VF）分级系统存在主观性强、观察者间一致性差的问题，开发了一种基于Ocular Hypertension Treatment Study（OHTS）VF分类系统的定量方法，对733名受试者的1330只眼进行了VF缺陷分类分析。研究发现，最常见的可重复VF缺陷为下方鼻侧阶梯（22.6%）、下方盲点扩大（19.1%）和上方鼻侧阶梯（12.6%），且初始缺陷与可重复缺陷的分布存在显著差异。该研究为VF缺陷的客观、准确分类提供了新方法，有助于提高青光眼早期诊断的准确性和一致性，对临床实践和科研具有重要意义。

　　

在青光眼的诊断与监测中，标准自动视野检查（SAP）评估视野（VF）功能是不可或缺的一环。然而，现有的定性VF分级系统虽然能够对青光眼性VF缺陷进行分类与描述，却存在明显局限：主观性强、观察者间一致性差，且复杂的分级标准难以在常规临床实践中推广应用。例如，Ocular Hypertension Treatment Study（OHTS）VF分类系统虽包含17种互斥的缺陷类别，但其应用需经过专门培训，且不同观察者间的完全一致率仅约66%，这无疑影响了诊断的准确性和可靠性。

为解决上述问题，Jeremy C.K. Tan和Jack Phu等研究人员开展了一项横断面研究，旨在基于OHTS系统开发一种客观、定量的VF缺陷分类方法，并应用于一大群早期青光眼及疑似患者的VF数据分析中。该研究近期发表于《Ophthalmology Glaucoma》，为青光眼视野评估提供了新的思路与工具。

研究主要采用了以下关键技术方法：首先，基于OHTS系统的缺陷描述，研究人员将其转化为适用于24-2网格的定量标准，定义了14种VF缺陷模式，包括神经纤维束（Bundle）和非神经纤维束（Non-Bundle）缺陷；其次，利用光学字符识别算法从VF报告中提取模式偏差概率（PDP）值，并应用自定义Python代码（基于numpy和skimage包）进行自动化缺陷分类；此外，研究队列来自Prince of Wales医院和Centre for Eye Health的733名受试者（1330只眼），所有受试者在同一次就诊中接受两次24-2 SITA-Faster VF测试，以确保数据可靠性。

研究结果通过多个维度展开：

在基线特征方面，研究队列的平均年龄为64.2岁，平均MD（Mean Deviation）和PSD（Pattern Standard Deviation）分别为-1.08 dB和2.26 dB，反映了早期青光眼的特点。

初始缺陷与可重复缺陷的分布比较显示，最常见的初始Bundle缺陷为下方鼻侧阶梯（28.3%）和上方鼻侧阶梯（20.3%），而最常见的Non-Bundle缺陷为下方盲点扩大（38.9%）和上方盲点扩大（32.9%）。在可重复缺陷中，下方鼻侧阶梯（22.6%）、下方盲点扩大（19.1%）、上方鼻侧阶梯（12.6%）和上方盲点扩大（11.6%）位居前列。值得注意的是，大多数缺陷模式的初始出现频率显著高于可重复频率，例如上方盲点扩大（32.9% vs 11.6%）和下方垂直阶梯（20.7% vs 7.7%），凸显了重复测试在确认VF异常中的重要性。

随着MD的恶化，鼻侧阶梯缺陷的频率逐渐降低，而弓形缺陷的频率相应增加，这表明VF缺陷模式随疾病进展而演变。

测试可靠性与缺陷频率的关系分析表明，基于假阳性率（FP）>15%的不可靠测试中，Bundle和Non-Bundle缺陷的频率均显著高于可靠测试。例如，下方盲点扩大（30.0% vs 20.8%）、上方中央缺陷（13.7% vs 5.5%）和部分上方鼻侧象限缺陷（14.4% vs 7.2%）在不可靠测试中更为常见，提示测试可靠性对缺陷识别有重要影响。

研究结论与讨论部分强调，本研究开发的定量VF分类方法不仅提高了缺陷分类的客观性和一致性，还为临床实践提供了实用工具。常见的VF缺陷模式如鼻侧阶梯、盲点扩大和弓形缺陷在早期青光眼中占主导地位，且初始与可重复缺陷的分布差异以及测试可靠性的影响凸显了重复测试和严格质控的必要性。此外，该方法的公开共享（代码发布于GitHub）有望促进更广泛的临床应用和科研合作，最终提升青光眼诊断的准确性和效率。

总之，这项研究通过将定性系统转化为定量标准，为VF缺陷的客观评估开辟了新途径，对改善青光眼早期诊断、患者监测及医疗沟通具有重要价值。未来研究可进一步探索该方法在更晚期疾病中的应用，以及其与其他视野策略（如SITA-Standard）的兼容性。