Summary
본 연구는 안경 교정으로 근시 피험자의 동적 시력 (DVA)을 정확하게 검사하는 방법을 보여줍니다. 추가 분석에 따르면 굴절 상태가 근시와 가까울수록 안경 교정 양안 DVA가 초당 40도 및 80도 모두에서 더 좋습니다.
Abstract
현재 임상 시각 평가는 주로 정적 시력에 중점을 둡니다. 그러나 정적 시력은 움직이는 검안형이 매일 자주 관찰되기 때문에 실제 시각 기능을 충분히 반영하지 못할 수 있습니다. 동적 시력 (DVA)은 특히 물체가 고속으로 움직일 때 실제 상황을 더 잘 반영 할 수 있습니다. 근시는 안경으로 편리하게 교정 된 정적 교정되지 않은 거리 시력에 영향을 미칩니다. 그러나 주변 디포커스 및 프리즘 효과로 인해 안경 교정이 DVA에 영향을 줄 수 있습니다. 본 연구는 근시 환자에서 안경 교정 DVA를 검사하는 표준 방법을 보여주고 안경 교정이 DVA에 미치는 영향을 탐구하는 것을 목표로 합니다.
처음에는 굴절 이상을 교정하기 위해 안경 처방을 제공하기 위해 표준 주관적 굴절이 수행되었습니다. 이어서, 양안 거리 시력-교정 DVA를 물체-이동 DVA 프로토콜을 사용하여 검사하였다. 소프트웨어는 미리 설정된 속도와 크기에 따라 움직이는 옵토 타입을 화면에 표시하도록 설계되었습니다. 검안형은 표준 로그 시각적 차트 문자 E였으며 테스트 중에 왼쪽 중앙에서 오른쪽으로 수평으로 이동합니다. 각 크기에 대해 무작위 개방 방향이 있는 이동 검안형이 표시됩니다. 피험자는 검안의 개방 방향을 식별해야하며 DVA는 대수 시력 알고리즘에 따라 계산 된 피험자가 인식 할 수있는 최소 검안으로 정의됩니다.
그런 다음이 방법은 안경으로 교정 된 정상 정적 시력을 가진 181 명의 젊은 근시 피험자에게 적용되었습니다. 우성 눈, 순환 마비 주관적 굴절 (구 및 실린더), 조절 기능 (음성 및 양성 상대 조정, 양안 교차 실린더) 및 초당 40도 및 80도 (dps)의 양안 DVA를 검사했습니다. 결과는 나이가 들어감에 따라 DVA가 먼저 증가한 다음 감소하는 것으로 나타났습니다. 근시가 안경으로 완전히 교정되었을 때, 더 나쁜 양안 DVA는 더 심각한 근시 굴절 이상과 관련이있었습니다. 우성 눈, 수용 기능 및 양안 DVA 사이에는 상관 관계가 없었습니다.
Introduction
현재 시각적 평가는 주로 정적 시력(SVA), 시야 및 대비 감도를 포함한 정적 시력에 중점을 둡니다. 일상 생활에서 물체 나 관찰자는 종종 움직이지 않고 움직입니다. 따라서 SVA는 일상 생활, 특히 스포츠및 운전 중과 같이 물체가 고속으로 움직이는 경우 시각 기능을 충분히 반영하지 못할 수 있습니다1. DVA는 실제 상황을 더 잘 반영하고 시각 장애 및 개선 3,4에 더 민감 할 수있는 움직이는 검안 1,2의 세부 사항을 식별하는 능력을 정의합니다. 또한, 주로 말초 망막에 위치한 마그노세포(M) 신경절 세포는 주로 높은 시간적 주파수 신호를 전송하기 때문에 DVA는 SVA 5,6과 다르게 시각적 신호 전송을 반영할 수 있습니다. DVA 테스트 (DVAT)는 주로 정적 및 움직이는 물체 DVAT의 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다. 정적 물체 DVAT는 전정-안구 반사 7,8,9,10을 보여 주지만, 움직이는 물체 DVAT는 움직이는 표적 3,4의 식별에서 시력을 감지하기 위해 임상 안과에 일반적으로 적용됩니다.
근시의 유병률은 최근 수십 년 동안, 특히 아시아 국가에서 급격히 증가했습니다11. 근시는 정적 교정되지 않은 거리 시력에 필수적인 영향을 미치며, 이는 다양한 렌즈로 교정 될 수 있습니다. 안경은 접근성과 편의성으로 인해 근시 환자에게 주로 사용됩니다. 그러나, 안경, 특히 고도 근시 렌즈는 명백한 말초 디포커스 및 프리즘 효과를 가지며, 이는 주변 영역(12,13,14,15)을 통해 불분명하고 왜곡된 이미지가 관찰되게 한다. 정적 검안의 경우 피사체는 일반적으로 선명한 시력을 얻을 수 있는 안경의 중앙 영역을 사용합니다. 그러나 움직이는 표적은 안경의 가장 명확한 지점에서 쉽게 벗어날 수 있습니다. 따라서 안경 교정을 사용하면 근시 피험자가 정상적인 SVA와 영향을 받는 DVA를 가질 수 있습니다. 그러나 안경을 착용한 인구에서 근시 디옵터가 DVA에 미치는 영향을 조사하기 위한 연구는 수행되지 않았습니다.
이 연구는 안경 교정 근시 환자에서 DVA를 검사하는 방법을 보여주고 안경 교정 환자의 움직이는 물체 양안 DVA에 대한 근시 디옵터의 영향을 탐구하는 것을 목표로 했습니다. 이 연구는 안경의 영향과 교정 된 근시가 운동 관련 활동에 미치는 영향에 대한 증거를 고려하여 임상 안과에서 DVAT를 정확하게 해석하기위한 기초를 제공합니다.
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Protocol
본 연구는 베이징 대학 제 3 병원 안과학과에 연속 근시 환자를 등록했다. 연구 프로토콜은 북경 대학 제 3 병원 윤리위원회의 승인을 받았으며 각 참가자로부터 정보에 입각 한 동의를 얻었습니다.
1. 환자 준비
- 다음 초기 포함 기준을 사용하여 피험자를 등록하십시오: 17-45세의 근시 피험자.
- 다음 제외 기준을 사용하십시오 : 각막염, 녹내장, 백내장, 망막 및 황반 질환을 포함하여 교정 원거리 시력 (CDVA)에 중대한 영향을 미치는 안구 질환의 병력. 교정되지 않은 거리 시력(표준 로그 VA 차트 사용), 우성 눈, 안압, 슬릿 램프, 각막 지형, 안저 사진, 자동 컴퓨터 검안, 순환 마비 주관적 굴절 및 CDVA를 평가합니다. 망막 파열, 망막 혈관 염증, 선천성 망막 및 황반 질환 또는 0보다 나쁜 단안 CDVA를 포함하여 원추 각막, 탁한 각막 또는 망막 이상이 있는 참가자는 제외합니다(표준 로그 VA 차트 기준).
- 다음과 같이 테스트 거리, 환경, 하드웨어, 소프트웨어, 이동 모드 및 규칙을 포함한 DVA 테스트 구성 요소를 설정합니다.
- 테스트 거리 및 환경의 경우 화면 크기 및 검사 요구 사항에 따라 테스트 거리를 설정하십시오.
참고 : 여기서 DVA는 조용하고 밝은 방 (휘도 15-30lux)에서 2.5m에서 평가되었습니다. - 하드웨어의 경우 24인치 평면 내 스위칭(IPS) 또는 트위스트 네마틱(TN) 화면(재생 빈도, 60 - 144Hz, 응답 속도 5ms 미만)이 있는 옵토타입을 제공합니다.
- 소프트웨어가 사전 설정된 속도와 크기에 따라 광안형을 표시하도록 설계되었는지 확인하십시오. 동적 광유형을 4개의 개방 방향(위쪽, 왼쪽, 아래쪽 및 오른쪽)이 있는 표준 로그 시각적 차트에 따라 설계된 문자 E로 사용합니다. 테스트 거리에 표시된 모션 옵토타입의 시각적 각도가 표준 로그 시각적 차트의 십진수 크기의 옵토타입과 같은지 확인합니다. 문자 E의 색상을 흰색 배경의 검정색으로 설정합니다. 초당 시야각이 변함에 따라 운동 속도를 표현합니다.
- 이동 모드: 테스트 중에 특정 크기와 속도의 검안이 화면 왼쪽 중앙에 나타나고 오른쪽으로 수평으로 이동한 다음 사라지는지 확인합니다.
- 테스트 규칙: 피험자에게 시각적 대상의 개방 방향을 식별하도록 요청합니다. 피험자가 인식 할 수있는 특정 속도로 최소 시각적 대상을 테스트하십시오.
- 테스트 거리 및 환경의 경우 화면 크기 및 검사 요구 사항에 따라 테스트 거리를 설정하십시오.
2. 주관적 굴절
참고: 주관적인 순환 마비 굴절의 결과는 근시 환자의 굴절 이상을 교정하기 위한 안경 처방의 기초입니다.
- 주관적 순환 마비 굴절에 대한 기본 데이터로 자동 컴퓨터 검안을 수행하고 동공 거리를 측정합니다.
- 한 번에 한 눈을 검사하고 다른 쪽 눈을 가립니다.
- 첫째, 최대 플러스에서 최대 시력을 달성하십시오 : +0.75-+1.0 D 렌즈로 안개를 씌우고 0.3-0.5 (십진수 시력)의 시력을 유도합니다. 그런 다음 포지티브 렌즈를 0.25D 단계로 점차적으로 줄입니다. Lancaster 적록색 테스트를 사용하여 정확한 구형 디옵터를 조정합니다. 환자가 빨간색/녹색 배경에 대해 본 문자가 더 선명하다고 보고하는 경우 더 많은 네거티브/포지티브 렌즈를 추가합니다.
알림: 기본 구형 디옵터는 위의 단계 후에 얻습니다.
- 첫째, 최대 플러스에서 최대 시력을 달성하십시오 : +0.75-+1.0 D 렌즈로 안개를 씌우고 0.3-0.5 (십진수 시력)의 시력을 유도합니다. 그런 다음 포지티브 렌즈를 0.25D 단계로 점차적으로 줄입니다. Lancaster 적록색 테스트를 사용하여 정확한 구형 디옵터를 조정합니다. 환자가 빨간색/녹색 배경에 대해 본 문자가 더 선명하다고 보고하는 경우 더 많은 네거티브/포지티브 렌즈를 추가합니다.
- 원통 축을 미세 조정합니다.
- 잭슨 크로스 실린더 장치를 "축" 위치에 배치하여 썸휠의 연결선이 난시 축과 평행하도록 합니다. 썸 휠을 돌리고 피사체에게 양쪽의 선명도를 비교하도록 요청하십시오. 실린더 축을 측면에 있는 크로스 실린더의 빨간색 점 쪽으로 돌리면 더 선명한 시야가 확보됩니다. 끝점까지 이진 비교를 반복합니다.
- 실린더 출력을 개선합니다.
- 잭슨 크로스 실린더 장치를 돌려 썸휠의 연결 라인이 난시 축에 대해 45°가 되도록 합니다. 썸 휠을 돌려 피사체에게 양쪽의 선명도를 비교하도록 요청하십시오. 환자가 실린더 축을 따라 교차 실린더 빨간색/흰색 점 연결 선의 더 명확한 배치를 보고하는 경우 각각 네거티브/포지티브 렌즈를 추가합니다. 끝점까지 이진 비교를 반복합니다.
- 두 번째 최대 플러스에서 최대 시력의 경우 Lancaster 적록색 테스트를 반복하여 정확한 구형 디옵터를 조정합니다.
- 양안 균형을 위해 한쪽 눈 앞에 6Δ의 수직 프리즘을 적용하여 양안 시력을 분리하십시오. 두 눈 사이의 검안의 선명도의 균형을 맞춥니다.
3. 동적 시력 검사
참고: DVA는 본 연구에서 안경으로 완전히 보정된 굴절 오류로 양안으로 측정되었습니다.
- 테스트 설정
- 요구 사항에 따라 테스트 거리를 조정하십시오. 피사체의 시야가 화면의 중간 지점에서 이루어지도록 좌석을 조정합니다. 피사체가 원거리 시력 교정 안경을 쌍안경으로 착용했는지 확인하십시오.
- 테스트 파라미터 구성
- 광형 이동 속도와 초기 광유형 크기를 설정합니다.
- 사전 테스트의 경우 무작위 개방 방향으로 5개의 검안을 표시하여 피험자가 테스트 모드를 이해하도록 안내합니다.
- 공식 테스트
- 가장 잘 교정 된 거리 시력보다 3-4 줄 큰 크기에서 테스트를 시작하십시오. 무작위 개방 방향으로 검유형을 표시합니다.
- 피험자에게 움직이는 검안의 개방 방향을 식별하도록 요청하십시오. 피험자의 응답 후에 다음 검안을 제시하십시오. 특정 크기에 대해 8 개의 검안을 제시하십시오. 8개의 검안형 중 5개가 올바르게 식별되면 검안형을 한 사이즈 더 작게 조정합니다. 피험자가 5 개 미만의 검안형을 식별 할 수있는 크기가 얻어 질 때까지 위의 절차를 반복하십시오.
- 피험자가 인식할 수 있는 최소 크기(A, 십진수 VA)(8개의 검안형 중 5개가 올바르게 식별됨)와 A보다 작은 한 크기에 대해 인식된 검안의 수(b)를 기록합니다.
- DVA 계산
- 식별된 각 검안형이 0.1/8의 시력을 얻을 수 있도록 각 크기에 대해 8개의 검안형을 제시합니다. 식 (1)로 표시된 것처럼 로그 시력 알고리즘에 따라 DVA를 계산하십시오. A와 b에 대한 설명은 3.5 단계를 참조하십시오.
(1)
참고: 본 연구에서는 40 및 80 dps의 검안형을 순서대로 조사했습니다. 이전 연구에 따르면 사람들은 30-60dps로 움직이는 동적 물체를 관찰할 때 부드러운 추적을 적용할 수 있는 반면 60dps보다 빠르게 움직이는 물체를 관찰하는 것은 머리 움직임과 단속16,17을 포함합니다. 따라서 40 및 80dps의 두 가지 동작 속도가 선택되었습니다.
- 식별된 각 검안형이 0.1/8의 시력을 얻을 수 있도록 각 크기에 대해 8개의 검안형을 제시합니다. 식 (1)로 표시된 것처럼 로그 시력 알고리즘에 따라 DVA를 계산하십시오. A와 b에 대한 설명은 3.5 단계를 참조하십시오.
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Representative Results
과목 시험
등록된 피험자의 경우, 음성 상대 적응(NRA), 수용 반응(양안 교차 실린더(BCC)) 및 양성 상대 수용(PRA)을 포함한 조절 기능을 언급된 순서대로 조사하였다. 40dps 및 80dps의 양안 DVA는 주관적 굴절에 기초한 원거리 시력 교정 안경으로 테스트되었습니다.
통계 분석
통계 분석은 과학적 통계 소프트웨어를 사용하여 수행되었습니다. 연속 변수의 기술 통계는 평균과 표준 편차로 보고되었으며 범주형 변수에 대해서는 숫자와 비율을 적용했습니다. 양안차(OD/OS)는 오른쪽 눈과 왼쪽 눈의 차이의 절대값이었고, 양안차이(D/ND)는 우성 눈의 값에서 비우성 눈의 값을 뺀 값으로 계산되었습니다.
쌍을 이루는 t-검정을 사용하여 40dps 및 80dps에서 DVA를 비교했습니다. 선형, 2차 및 3차 모델을 포함한 곡선 추정을 사용하여 DVA와 연령 간의 상관 관계를 피팅했습니다. 잠재적으로 영향력있는 요인을 분석하기 위해 DVA를 종속 변수로 적합하도록 선형 혼합 모델을 설정하고 주제 수준에서 랜덤 효과를 포함했습니다. 먼저, 단일 요인 선형 혼합 모델을 적용하여 변수의 종류에 따라 각 변수의 효과를 공변 또는 요인으로 추정했습니다. 다음의 변수가 DVA에 대한 잠재적 인 영향 요인으로 테스트되었습니다 : 단안 및 평균 양안 구를 포함한 굴절 매개 변수; 실린더 및 구형 등가 (SE); 그리고 양안 구의 차이의 절대 값; 실린더 및 SE; 지배적 및 비지배적 눈 구체를 포함하는 우성 눈 매개 변수; 실린더 및 SE; NRA, BCC 및 PRA를 포함한 우성 및 비우성 눈 및 수용 기능 매개 변수 간의 구, 실린더 및 SE의 차이.
다음으로, 하나의 모델에 여러 잠재적 영향력 요인을 포함하도록 다중 요인 선형 혼합 모델이 설정되었습니다. 준비 단계에서는 포함된 변수를 사용하여 공선성 분석을 수행했습니다. 10보다 큰 분산 인플레이션 계수는 다중 공선성을 나타내는 것으로 간주되었습니다. 중복 변수는 임상적 유의성에 따라 제외되었습니다. 사용 된 영향력있는 요인에 따라 두 가지 모델이 장착되었습니다 : 전체 및 지배적 인 눈 모델. 전체 모델의 경우 다음 변수가 포함되었습니다. 성; 수용 기능 매개 변수 (NRA, BCC 및 PRA); 양안 SE와 양안 실린더와 SE의 차이의 절대값, 우성 눈, 우성 눈 실린더, 및 예비 공선성 분석에 따른 우성 눈과 비우세 눈 사이의 실린더와 SE의 차이를 의미합니다. 우성 눈 모델의 경우 우성 눈 매개 변수 만 영향력있는 요인으로 포함되었습니다. P< 0.05는 유의한 차이를 나타낸다.
포함된 피험자의 인구통계학적 및 주요 임상 데이터는 표 1에 나와 있습니다. 이 연구에는 평균 연령이 27.±1 세에서 6.3 세 인 181 명의 피험자가 포함되었으며 남성이 피험자의 37.6 %를 차지했습니다. 오른쪽 눈은 피험자의 60.2 %에서 지배적 인 눈이었습니다. 평균 쌍안 구와 원통은 각각 -5.26 ± 2.06 D 및 -0.99 ± 0.82 D였습니다. 양안 구와 원통의 차이의 절대 값은 각각 0.85 ± 0.91 D와 0.39 ± 0.34 D였다.
40 및 80 dps에서 DVA의 누적 LogMAR 시력과 히스토그램은 그림 1에 나와 있습니다. 누적 결과는 피험자의 75%가 40dps DVA의 경우 0.2 LogMAR DVA 이상, 80dps DVA의 경우 62% 이상을 소유한 것으로 나타났습니다. 0.1 logMAR 40 dps 양안 DVA보다 나은 피험자의 비율은 22 % 였고 80 dps의 경우 비율은 12 %였습니다. 40dps 및 80dps에서의 평균 양안 DVA 값은 각각 0.161 ± 0.072 및 0.189 ± 0.076이었고 40dps DVA는 80dps DVA (P < 0.001)보다 유의하게 우수했습니다.
DVA와 연령 사이의 곡선 추정 결과는 그림 2에 나와 있습니다. 40dps의 연령-DVA를 2차(R2=0.38, P=0.031) 및 3차 곡선 (R2=0.38, P=0.030)으로 피팅하였으나 선형 모델(R2=0.21, P=0.051)을 사용한 경우 유의 한 결과가 얻어졌다. 80dps DVA의 경우 모든 선형 (R 2 = 0.24, P = 0.035), 2 차 (R 2 = 0.43, P = 0.019) 및 3 차 곡선 (R 2 = 0.43, P = 0.020) 곡선이 연령-DVA 산점도에 적절하게 적합 할 수 있습니다.
그림 3은 단일 요인 선형 혼합 모델에서 40 및 80 dps DVA에 대한 각 잠재적 영향 요인의 효과를 보여 주며 통계 결과는 표 2 및 표 3에 요약되어 있습니다. 더 큰 오른쪽(추정치, -0.012), 왼쪽(추정치, -0.010), 우세(추정치, -0.010) 및 비우세(추정치, -0.010) 눈 구체; 더 큰 오른쪽(추정치, -0.012), 왼쪽(추정치, -0.010), 우세(추정치, -0.010) 및 비우세(추정치, -0.010) 눈 SE; 더 큰 평균 양안 구체 (추정치, -0.012) 및 SE (추정치, -0.012)는 40 dps DVA (각 변수에 대해 P < 0.001)의 유의 한 부정적인 영향 요인이었다. 80dps의 DVA의 경우, 더 큰 단안 구 및 SE (추정, 오른쪽, 왼쪽, 우성 및 비 우성 눈에 대해 각각 -0.012, -0.010, -0.010, -0.010; P < 각 변수에 대해 0.001), 더 큰 왼쪽 눈 실린더 (추정치, -0.013; P = 0.04), 더 큰 비우세 아이 실린더 (추정치, -0.016; P = 0.01), 우성 눈과 비 우성 눈 사이의 더 작은 양안 실린더 차이 (추정치, 0.027; P =0.015), 더 큰 평균 양안구(추정치, -0.012; P < 0.001) 및 SE (추정치, -0.012; P <0.001)는 유의한 부정적인 영향 요인이었다. NRA, BCC 및 PRA를 포함한 숙박 기능 매개 변수는 40 또는 80 dps DVA에 대해 중요한 영향을 미치는 요인이 아니었다.
그림 4는 40 및 80 dps DVA에 대한 전체 변수 선형 혼합 모델에 대한 요인 및 공변량의 효과를 보여 주며 결과는 표 4에 요약되어 있습니다. 변동성을 측정하기 위해 40dps DVA를 사용했을 때 더 큰 양안 평균 SE (추정치, -0.012; 95 % CI, -0.017에서 -0.006; P <0.001)는 유의한 부정적인 영향 요인이었다. 더 큰 평균 양안 SE (추정치, -0.011; 95 % CI, -0.016에서 -0.005; P < 0.001) 및 고령 (추정치, 0.002; 95 % CI, 0.00002 내지 -0.004; P < 0.048)는 80 dps DVA에 대해 유의한 부정적인 영향 인자였다.
그림 5는 우안-눈 다중 요인 선형 혼합 모델에 대한 요인 및 공변량의 효과를 나타내며 결과는 표 5에 요약되어 있습니다. 우성 눈 모델에서 선택된 변수에는 공선성 분석을 기반으로 한 우성 눈, 우성 눈 SE, 우성 눈 실린더, 양안 실린더 및 우성 눈과 비우성 눈 간의 SE 차이가 포함되었습니다. 변동성을 측정하기 위해 40 및 80 dps DVA를 사용했을 때, 더 큰 우성 눈 SE (추정치, -0.010; 95 % CI, -0.015에서 -0.005; P < 40 및 80 dps 분석에 대해 0.001)은 유의한 부정적인 영향 요인이었다.
그림 1: 동적 시력 분포. (A) 40 dps에서의 DVA의 히스토그램; (b) 80 dps에서의 DVA의 히스토그램; (C) 40 및 80 dps H에서 DVA의 누적 백분율 H. 약어 : DVA = 동적 시력; DPS = 초당 도. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 2: 나이와 DVA 사이의 곡선 추정을 보여주는 산점도 및 피팅 곡선. (A) 40dps DVA에 대한 선형 모델; (B) 40 dps DVA에 대한 2 차 모델; (C) 40 dps DVA에 대한 큐빅 모델; (D) 80 dps DVA에 대한 선형 모델; (E) 80 dps DVA에 대한 2 차 모델; (F) 80dps DVA에 대한 큐빅 모델. 약어 : DVA = 동적 시력; DPS = 초당 도. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 3: 단일 요인 모형을 보여주는 산림 그림. 중앙의 짧은 스틱은 추정치를 나타냅니다. 막대는 95% 신뢰 구간을 나타냅니다. *양안 차이(OD/OS)는 오른쪽 눈과 왼쪽 눈의 차이의 절대값입니다. 양안 차이(D/ND)#The 지배적 눈 값에서 비우세 눈 값을 빼서 계산되었습니다. 약어 : BCC = 양안 교차 실린더; NRA = 부정적인 상대 조정; PRA = 긍정적 인 상대 적응; SE = 구형 등가물. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 4: 전체 모델을 보여주는 산림 그림. 중앙의 짧은 스틱은 추정치를 나타냅니다. 막대는 95% 신뢰 구간을 나타냅니다. *양안 차이(OD/OS)는 오른쪽 눈과 왼쪽 눈의 차이의 절대값입니다. 양안 차이(D/ND)#The 지배적 눈 값에서 비우세 눈 값을 빼서 계산되었습니다. 약어 : BCC = 양안 교차 실린더; NRA = 부정적인 상대 조정; PRA = 긍정적 인 상대 적응; SE = 구형 등가물. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 5: 우안-눈 모형을 보여주는 산림 그림. 중앙의 짧은 스틱은 추정치를 나타냅니다. 막대는 95% 신뢰 구간을 나타냅니다. *양안 차이(OD/OS)는 오른쪽 눈과 왼쪽 눈의 차이의 절대값입니다. 양안 차이(D/ND)#The 지배적 눈 값에서 비우세 눈 값을 빼서 계산되었습니다. 약어 : BCC = 양안 교차 실린더; NRA = 부정적인 상대 조정; PRA = 긍정적 인 상대 적응; SE = 구형 등가물. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
표 1 : 연구 집단의 인구 통계 학적 및 주요 임상 데이터. 연구 모집단의 인구 통계 데이터, 굴절 매개 변수, 우성 눈 매개 변수 및 수용 기능이 표시됩니다. *양안 차이(OD/OS)는 오른쪽 눈과 왼쪽 눈의 차이의 절대값입니다. 양안 차이(D/ND)#The 지배적 눈 값에서 비우세 눈 값을 빼서 계산되었습니다. 약어 : DVA = 동적 시력; DPS = 초당 도; BCC = 쌍안 교차 실린더; NRA = 부정적인 상대 조정; PRA = 긍정적 인 상대 적응; SE = 구형 등가물. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
표 2: 40dps DVA 변동성에 대한 단일 요인 선형 혼합 모델의 결과. 선형 혼합 모델의 통계 결과는 40dps의 DVA를 종속 변수로 사용하여 시연됩니다. 굴절, 우세눈 및 조정 함수 매개 변수는 독립 변수로 사용됩니다. *양안 차이(OD/OS)는 오른쪽 눈과 왼쪽 눈의 차이의 절대값입니다. 양안 차이(D/ND)#The 지배적 눈 값에서 비우세 눈 값을 빼서 계산되었습니다. 약어 : DVA = 동적 시력; DPS = 초당 도; BCC = 쌍안 교차 실린더; NRA = 부정적인 상대 조정; PRA = 긍정적 인 상대 적응; SE = 구형 등가물. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
표 3: 80dps DVA 변동성에 대한 단일 요인 선형 혼합 모델의 결과. 선형 혼합 모형의 통계 결과는 80dps의 DVA를 종속변수로 사용하여 시연됩니다. 굴절, 우세눈 및 조정 함수 매개 변수는 독립 변수로 사용됩니다. *양안 차이(OD/OS)는 오른쪽 눈과 왼쪽 눈의 차이의 절대값입니다. 양안 차이(D/ND)#The 지배적 눈 값에서 비우세 눈 값을 빼서 계산되었습니다. 약어 : DVA = 동적 시력; DPS = 초당 도; BCC = 쌍안 교차 실린더; NRA = 부정적인 상대 조정; PRA = 긍정적 인 상대 적응; SE = 구형 등가물. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
표 4: 40 및 80dps DVA 변동성에 대한 전체 모델의 결과. 다요인 선형 혼합 모형의 통계 결과는 종속 변수로 40 또는 80dps의 DVA를 사용하여 시연됩니다. 변수에는 연령, 성별, 적응 기능 매개변수, 평균 SE, 양안 실린더와 SE, 우성 눈, 우성 눈 실린더의 차이의 절대값, 예비 공선성 분석 후 우성 눈과 비우성 눈 사이의 실린더와 SE의 차이가 포함됩니다. *양안 차이(OD/OS)는 오른쪽 눈과 왼쪽 눈의 차이의 절대값입니다. 양안 차이(D/ND)#The 지배적 눈 값에서 비우세 눈 값을 빼서 계산되었습니다. 약어 : DVA = 동적 시력; DPS = 초당 도; BCC = 쌍안 교차 실린더; NRA = 부정적인 상대 조정; PRA = 긍정적 인 상대 적응; SE = 구형 등가물. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
표 5: 40 및 80 dps DVA 변동성에 대한 우안-눈 모델의 결과. 선형 혼합 모형의 통계 결과는 종속 변수로 40 또는 80dps의 DVA를 사용하여 시연됩니다. 변수에는 우세 눈 매개 변수가 포함됩니다. 양안 차이(D/ND)#The 지배적 눈 값에서 비우세 눈 값을 빼서 계산되었습니다. 약어 : DVA = 동적 시력; DPS = 초당 도; CI = 신뢰 구간; DVA = 동적 시력; SE = 구형 등가물. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
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Discussion
DVA는 일상 생활에서 실제 시력을 더 잘 반영 할 수있는 시각 기능을 평가하는 유망한 지표입니다. 근시 환자는 정상 SVA를 교정 할 수 있었지만 DVA가 영향을받을 수 있습니다. 이 연구는 안경 교정으로 근시 피험자의 DVA를 정확하게 검사하고 굴절, 조정 및 우성 눈을 포함한 검안 매개 변수와의 상관 관계를 분석하는 방법을 보여줍니다. 결과는 40dps에서의 DVA가 80dps에서의 DVA보다 우수하다는 것을 나타냈다. 굴절 상태가 원시에 가까울수록 안경 교정 DVA가 40 및 80dps에서 더 좋습니다. DVA 및 수용 기능 매개 변수와 우성 눈 사이에는 상관 관계가 발견되지 않았습니다.
본 연구에서, SVA는 모든 피험자에 대해 안경으로 완전히 교정되었다. 그러나 DVA 값은 사람마다 다릅니다. 단일 요인 선형 혼합 모델 결과는 단안 및 양안 평균 구와 SE가 모두 DVA에 중요한 영향을 미치는 요소임을 나타내며, 이는 굴절 상태가 근시형에 가까울수록 40 및 80dps에서 DVA가 더 우수하다는 것을 의미합니다. 결과는 비정시로 인한 DVA의 감소가 안경으로 완전히 교정하기 어려울 수 있음을 시사했습니다. 몇 가지 메커니즘이 결과를 설명 할 수 있습니다. 프리즘 효과는 더 큰 디옵터 안경에서 더 강하며, 이는 물체 이미지(18)에 변위 효과를 갖는다. 강력한 DVA는 효과적인 추적 및 단속16,17을 형성하기 위해 표적의 운동 궤적에 대한 정확한 예측에 의존합니다. 따라서, 프리즘 효과는 동적 시각적 표적의 움직임에 대한 피험자의 예측에 영향을 미치고 추적에 영향을 주어 DVA18을 악화시킬 수 있다. 이전 연구에서는 교정 유무에 관계없이 정상 시력 또는 굴절 이상이있는 테니스 선수 사이에서 DVA에 유의 한 차이가 없음을 보여줍니다19. 결과의 차이는 테스트 거리의 차이에 기인할 수 있습니다. 이 연구에서 DVA 검사는 근거리 (45cm)에서 수행되었으며 굴절 이상이있는 피험자에서는 근거리 시력에 영향을받지 않았을 수 있습니다.
향후 연구에서는 DVAT 중에 시선 추적 도구를 추가로 적용하여 안구 움직임을 기록하여 이러한 가정을 입증 할 수 있습니다. 더욱이, 안경의 주변 영역에서의 시각적 선명도는 주변 디포커스(12)로 인해 중앙 영역에서의 시각적 선명도보다 덜 선명하다. 움직이는 표적을 관찰하는 동안, 물체는 중앙 구역(20)을 통해 지속적으로 이미징할 수 없었다. 따라서 중심 또는 주변 시야를 통한 불명확 한 시력은 DVA에 영향을 줄 수 있습니다. 또한, 이전 연구에 따르면 근시 눈은 구토성 눈보다 GC-IPL 및 망막 신경 섬유층(RNFL)이 더 얇습니다21,22. RNFL 두께 및 신경절 세포 밀도는 근시 디옵터 증가에 따라 감소합니다22. 근시 눈의 신경절 세포 밀도의 감소는 시각 신호 전달 및 관리 기능을 감소시켜 DVA 전도 기능을 감소시킬 수 있습니다.
본 연구는 안경의 디옵터가 SVA 보정으로 DVA에 영향을 미치고 디옵터가 클수록 DVA가 더 나쁘다는 것을 발견했습니다. 이전 연구에 따르면 안경을 착용하는 사람들은 교통 사고의 위험이 더 높은 경향이 있습니다23, 이는 안경의 주변 시력 손상이 DVA에 미치는 영향과 관련이있을 수 있습니다. 따라서 DVAT는 운전 안전 및 스포츠 성능에 대한 정보를 제공하기 위해 일상 생활에서 기능적 비전을 더 잘 반영 할 수 있습니다. 안경의 디옵터는 DVA에 큰 영향을 미치기 때문에 동적 시력에 대한 요구가 높은 근시 환자는 안경 이외의 방법으로 굴절 이상을 교정하거나 상당한 경력 계획을 세울 수 있습니다. 미래에는 콘택트 렌즈 및 굴절 수술을 포함한 DVA에 대한 다른 근시 교정 방법의 영향이 운전자 및 운동 선수를 포함한 직업 기반 권장 사항에 대해 더 자세히 조사 될 수 있습니다. 또한 연령 및 굴절이상 보정이 DVA에 미치는 영향을 고려하여 연령에 따라 정상 값의 범위를 다르게 설정해야 하며, 임상 환경에서 DVAT를 적용할 때 굴절 이상 디옵터의 영향을 고려해야 합니다.
본 연구에는 몇 가지 한계가 있습니다. 첫째,이 연구는 안경 교정 환자의 DVA에 대한 근시의 영향만을 조사했습니다. 콘택트 렌즈 및 수술을 포함한 다른 정적 거리 시력 교정 방법도 DVA에 영향을 미칠 수 있으며 향후 더 조사해야합니다. 둘째, 시험에서 광형 이동의 단일 모드 만 적용되었습니다. 앞으로 더 많은 이동 방향을 탐색해야 합니다. 피사야의 관찰 깊이를 변경할 수 있는 DVAT는 운전과 같은 실제 장면을 더 잘 반영하도록 설계할 수 있습니다. 셋째, DVA는 부드러운 추격과 단속을 포함한 시선 추적과 관련이 있습니다. 현재 연구는 시선 추적 장치에 대한 접근성이 부족하여 이러한 종류의 연구에 도움이 됩니다. 추가 연구는 테스트 중 안구 운동을 입증하기 위해 DVAT 동안 시선 추적 데이터를 수집할 수 있습니다. 넷째, 파보세포(P) 신경절 세포와 비교하여 마그노세포(M) 신경절 세포는 주로 높은 시간적 주파수 신호를 전송하며, 이는 테스트에서 운동 검안의 시각화를 담당할 수 있으며, 이는 향후 연구에서 탐구되어야 합니다.
요약하면, 이 연구는 안경으로 시력을 정상으로 교정한 근시 피험자의 양안 DVA에서 검안 영향력 요인을 평가하고 분석했습니다. 결과는 40 및 80 dps에서 DVA의 정상 값과 분포를 제공했으며 40 dps에서의 양안 DVA가 80 dps에서의 양안 DVA보다 훨씬 우수하다는 것을 입증했습니다. DVA는 먼저 개선되고 노화와 함께 감소합니다. 안경으로 SVA를 교정하면 단안 및 양안 구체와 SE가 나쁠수록 DVA가 나빠집니다. 우성 눈, 조절 기능 및 DVA 사이에는 상관 관계가 발견되지 않았습니다. 본 연구는 안경 교정 근시 환자에서 DVA를 검사하기위한 표준적이고 효율적인 프로토콜을 제공하고 임상 안과에서 DVAT를 더 잘 해석하기위한 기초와 안경 교정이 동작 관련 활동에 미치는 영향에 대한 증거를 제공합니다.
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Disclosures
저자는 경쟁 이익이 없다고 선언합니다.
Acknowledgments
이 연구는 베이징시 자연 과학 재단 (7202229)의 지원을 받았습니다.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Automatic computer optometry | TOPCON | KR8100 | |
| Corneal topography | OCULUS | Pentacam | |
| Dynamic visual acuity test design software | Mathworks | matlab 2017b | |
| Fundus photography | Optos | Daytona | |
| Matlab | Mathworks | 2017b | |
| Noncontact tonometry | CANON | TX-20 | |
| Phoropter | NIDEK | RT-5100 | |
| scientific statistical software | IBM | SPSS 26.0 | |
| Slit lamp | Koniz | IM 900 |
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