Summary
ここでは、ランダムドット刺激に基づくゲーミフィケーション知覚学習ソフトウェアを使用してステレオアキュリティを向上させるプロトコルです。患者は斜視のないステレオ欠乏被験者である。このプロトコルは、オプトメトリー・センターの訪問と、ソフトウェアを使用したホーム・エクササイズを組み合わせたものです。コンプライアンスとステレオアキュリティの進化はクラウドに保存されます。
Abstract
従来の弱視療法は、優勢な眼の閉塞または罰を伴うが、これらの方法は、症例の30%未満で立体視視力を高める。これらの結果を改善するために、ランダムドット刺激と知覚学習技術を用いてステレオアキュリティを刺激するビデオゲームの形で治療を提案する。このプロトコルは、弱視の治療を既に受けており、少なくとも0.1 logMARの単眼最高補正距離視力を有する7〜14歳の間のステレオ欠乏患者のために定義される。患者は、ビデオゲームを使用して自宅で知覚学習プログラムを完了する必要があります。コンプライアンスはクラウドに自動的に保存されますが、定期的な検眼センター訪問は、患者の進化を追跡し、最小の検出可能な視差が達成されるまでゲームの立体的な需要を調整するために使用されます。プロトコルは成功したことが証明されており、ランダムなステレオアキュリティテスト(グローバルステレオアキュキュリティまたはシクロピアンステレオアキュキュリティリファレンステスト)で2レベルのゲインの観点から有効性が測定されます。さらに、ランダムドット刺激学習は、成功基準が140以上の最終的なステレオアキュレーションであるWirt Circlesテストに従って内側の側面立体視力に伝達され、達成された増強は2レベル以上に相当する立体視力。6ヶ月後、ランダムドットのステレオアキュリティテストは、達成されたステレオアキュリティの低下を記録しなかった。
Introduction
アンビヨピアは、成層圏、アニソミズロピア、または若い1歳での形態剥奪の存在に頻繁に関連する空間視力の発達障害である。一般集団における弱視の発生率は1.3%-3.6%2から及び、従来の弱視療法は、屈折誤差の補正から始まり、続いてパッチまたはアトロピンペナルティ3を有する良好な眼の閉塞が続く。従来の治療の治療結果は当初良好であるが、73%-90%の患者が視力の改善を経験しているが、この改善は患者の約50%において正常な視力と同等ではない。また、治療に成功した後も頻繁に悪化を経験する2.以前の研究は、両眼視に関して、弱視を有するアニソソートロピー患者の28%が治療4の結果として2レベル以上の改善を記録したことを示した。弱視の場合の立体視改善の戦略を評価することを目的とした研究はほとんどなく、ヒト5の視覚知覚にステレオプシスが不可欠であるという事実にもかかわらず。従来の弱視療法は、視力に良い結果を生み出すが、両眼視の点では成績が悪いが、弱視2の既往歴を有する患者における立体力を改善することを目的とした介入モデルの開発から恩恵を受けることができる。
過去10年間にわたり、一部の研究者は、弱視6、7の経過を理解するための代替アプローチを提案しています。この理解は、両眼視視力8、9の回復のための抗抑制二色トレーニングに焦点を当てた介入モデルの提案を動機付けている。自宅での患者使用のための標的ゲーミ化活性を含むアンビソピア療法は、多くの症例10、11において成功したと報告されている。
それにもかかわらず、この二視的な訓練は立体視力12を改善するために有効ではない。抗抑制二視トレーニングモデルを用いた2つの現代臨床試験は、立体改善が11、13で報告されなかった。しかし、最新の研究では、二色刺激は抑制深さと程度を減少させ、双眼視力を改善することが可能であることを示しています(同時双眼知覚の回復)。場合によっては、これは改善されたステレオアキュレーション14、15と一致します。
いくつかの研究は、知覚学習活動を通じて立体の直接刺激に焦点を当てた別の介入アプローチを提案している16,17.これらの研究は、実験室の条件下で治療された症例の連続に限定される。Astleらの研究では、ステレオプシスは9回の実験室セッションの過程で2つの成人アニソメトロピック弱視16で刺激された。治療には、ランダムドット画像に基づくステレオグラムペアを持つミラーステレオスコープを用いた双眼刺激が含まれていた。DingとLeviは、Gaborパッチ18に基づくミラーステレオスコープおよびステレオグラムを使用して、実験室条件下で完全に行われる治療の過程でステレオプシスを刺激した。被験者は成人5人で、そのうち4人は立体症を持っておらず、1人はステレオ欠乏であった。被験者は3,000-20,000知覚学習トレーニング試験の間で実行する必要がありました。
さらに、Xi et al. は、10 -13 知覚学習トレーニングセッションの過程でアニソモトロピック弱視を研究し、その間に 3-D アナグリフ テクスチャを使用してステレオプシス19を刺激しました。最後に、Vedamurthyらの研究では、11人のステレオ欠乏成人がバーチャルリアリティ環境17でvisuo-motorタスクトレーニング(「スカッシュ・ザ・バグ」ゲーム)に従事しました。これらの科目は、8-11週間にわたって35セッションで12,600回の試験を行いました。
立体プシスの直接刺激は実験室で行われてきたが、この治療モデルは時間がかかり、特に小児では日常的な臨床現場での応用が困難である。したがって、成功した概念実証が以前に提示された実現可能な治療モデルが考案された20.このプロトコルは、ステレオアキュリティを向上させるためにビデオゲーム形式でランダムドット刺激を使用した知覚学習治療に基づく、将来的な、ランダム化された、二重盲検、並列グループ研究の結果を組み込む。この研究で続くプロトコルの詳細な説明を示します。
Protocol
研究デザインはバスク国倫理委員会によって承認され、ヘルシンキ宣言の教義に従った。書面によるインフォームド・コンセントは、研究に登録された参加者または法的保護者のいずれかから得られました。図 1は、プロトコルの手順を示しています。
1. 参加者募集
- 屈折性弱視および/または正常に治療された斜視弱視を有する7〜14歳の間の患者を募集する(斜視の小児は、視覚軸のずれが眼鏡、視覚療法、および/または斜視手術で正常に修正された場合にのみ参加する資格がある)単眼最高補正距離視力 ≥0.1 logMAR21;ランダムドットステレオグラム試験23に記載の800"-200"範囲(粗中程度のステレオ欠乏症)22で測定された立体性。
- 「屈折性弱視」を決定するために、サイクロプレギア下での自己屈折による眼間屈折差誤差を考慮する。
注:異性体性抗視は、患者が≥1球状ディオプトレ(D)の眼間屈折差誤差(球面等価)を提示する場合に定義される。異性体性弱視は、≥4.00 D高メトロピアまたは近視および≥2.00 D乱視および眼間屈折差誤差が<1Dである各眼におけるシクロプレジック屈折誤差が<1 Dである場合に定義される。 - To determine successfully treated strabismic amblyopia, check for the absence of strabismus using a monocular cover-uncover test and stimulating accommodation with a letter acuity score of 20/30 to ensure that the subject looks at the letter with the fovea when performing the fixing movement24.
- 「屈折性弱視」を決定するために、サイクロプレギア下での自己屈折による眼間屈折差誤差を考慮する。
- 次の特性を持つ患者を除外します: 斜視;2プリズムディオプター以上の超恐怖症(上向き偏差);眼球座;超メピック性異性体症は、患者が眼鏡で矯正された場合(アニセキコニアを防ぐために)3ディオプター(またはそれ以上)の目の間に球状の等価な差を提示する。任意の眼病理学;注意欠陥/多動性障害;と任意の認知障害.コンピュータにアクセスできない患者、または自宅でインターネットに接続できない患者を除外します。
2. 視覚的評価
- ベースライン データの収集に関してこのセクションを開始する前にベースライン オプトメトリック評価を実行し、適切な包含/除外基準をすべて確認します。
- 早期治療糖尿病網膜症研究(ETDRS視力チャート)で最適な補正距離視力(BCVA)を測定します。
- ステップ 1.1.2 で説明したように、斜視がないかどうかを確認します。
- 120 cd/m2の光照明の下で、40 cmの一定の距離で立体感を測定します。
注: イルミネーションコントロールは、テストパターンのドットと背景のコントラストの一貫性を保証します。患者の頭部からテストまでの距離は、ステレオアキュリティの結果を設定する方程式に含まれているため、重要な変数です。- テストの製造元の指示に従って、ランダムドットステレオグラム(単眼キューを避けるため)でグローバルなステレオアキュレーションを測定します。
- テストの製造元の指示に従って行われた Wirt Circles テストで単眼キューが存在するにもかかわらず、輪郭テストを使用して局所的なステレオアキュレーションを測定します。
- 小児眼疾患研究者群(PEDIG)ガイドライン25、26に続くシクロプラジカル屈折(1%シクロペントレート)による屈折誤差を測定する。
- 前部(スリットランプ)および後部(間接眼鏡)極の詳細な研究で眼病理学を排除する。
- 患者とのオプトメトリックセンターの最初の訪問を行う。
- ゲーム サービス アプリケーションで患者プロファイルを作成します。
- 患者のユーザー ID とパスワードを設定します。
- 患者の瞳孔間距離を設定します。
- コンピュータ化された立体的なゲームを患者のコンピュータに取り付けます。
- 構成パネルをクリックしてゲームを構成します。
- 患者のコンピュータ画面の物理的な寸法を設定します。
- ユーザーがアナグリフメガネを正しく装着していることを確認します(左目の上に赤いフィルターが付いています)。
- コンピュータ化された立体視ゲームを使用して、患者の立体視基礎を測定します。
- セクション3.4で説明したように、患者に監督下でゲームをプレイするように依頼します。
- ゲーム サービス アプリケーションを使用して、クラウドに格納されている結果を確認します。
- 患者の立体視基礎を使用して、ゲームサービスアプリケーションで患者の基礎レベルを設定します。
- コンピュータ化された立体的なゲームは、3つの刺激カテゴリを定義し、それぞれが立体視力間隔値に関連付けられています:貧弱(840"-300")、粗い(480"-210")および中程度の微細な立体視(300"-30")。患者は、ステレオプシス刺激を識別できる最高レベルから始まります。例えば、ステレオ閾値が720インチの患者では、患者のプロファイルに貧弱な立体症レベルを割り当てる。
- セクション3で説明したように,自宅で演習を行う方法を参加者に説明します。
- ゲーム サービス アプリケーションで患者プロファイルを作成します。
- トレーニング期間中にコンピュータ化された立体望遠鏡ゲームで15回のセラピーセッションの完了時に検診を行います。
- ゲーム サービス アプリケーションを開き、患者プロファイルを開き、コンプライアンスとステレオプシスの両方の結果データを確認します。
- 画面からの作業距離を尊重することの重要性について、保護者や参加者に思い出してもらいます。
- コンプライアンスの重要性について保護者や参加者に思い出してもらいます。
- ETRDSテストでlogMAR BCVAを遠隔で評価し、開始値からの劣化をチェックします。
- コンピュータ化された立体視ゲームを用いて患者の立体視力を測定する(ステップ2.2.4)
- ゲームサービスアプリケーションで患者の基礎レベルを設定します(ステップ2.2.5)。
- ゲーム サービス アプリケーションを開き、患者プロファイルを開き、コンプライアンスとステレオプシスの両方の結果データを確認します。
- コンピュータ化された立体体ゲーム(治療終了)による60回の治療セッションの完了時に最終光メトリック評価を実行し、結果データを収集します。
注: この評価はベースラインオプトメトリック評価を再現し、グローバルステレオプシスとローカルステレオプシスの測定を強調します。 - 結果の安定性を確保するために、完了後6ヶ月後にフォローアップオプトメトリック評価を実行します。
注: この評価はベースラインオプトメトリック評価を再現し、グローバルステレオプシスとローカルステレオプシスの測定を強調します。
3. 家庭で行われる治療演習
- 68分間、自宅でコンピュータ化された立体視ゲームを使用してトレーニングのコースに従う必要があることを参加者に説明します。
- 各セッションは異なる日に実行する必要があり、週に 5 回のセッションを完了する必要があることを説明します。研究チームがクラウド内のコンプライアンスと結果データにアクセスできることを患者に説明します。
- コンプライアンスを100%、すべての場合において最大6週間以内に考慮するために3週間以内に完了する必要があり、15セッションごとに検診センターを訪問するように患者に指示します。
- コンピュータ化された立体的なゲームの使用方法の説明
- 参加者にコンピュータ画面から80cmの距離に座ってもらいます。患者が画面に近づくことによってプログラムをだまそうとしないことを明確にします。
- コンピュータ画面に反射を避けて、部屋が薄暗く点灯していることを確認します。
- プログラムは、ランダムドット画像が隠されたシルエットを隠すビデオゲームの形を取っていることを説明します。シルエットはアナグリフメガネをかけながら3次元でしか見られない。
- 患者にアナグリフメガネのペアを与え、どのフィルターがどの目に向かうか(左目の上に赤いフィルターを付けて)、それらを着用する方法を説明します。
- 患者に識別子とパスワードを入力してゲームにログインします(ステップ2.2.1)。
- 画面下部に表示される 4 つのオプションから 1 つの図形を選択し、マウスを使用して表示するシルエットを選択するように患者に指示します (図 2)。
- シルエットを選択した後に何が起こるかを説明する。
- 答えが正しい場合、ソフトウェアは高音を発し、正しい画像が報酬としてフルカラーの画像の形で表示されます。
- 答えが正しくない場合、ソフトウェアは深い音を発します。プレイヤーはまだ正しい答えを見つけるために2つの試みを持っています。
- 3つの連続した間違った答えがある場合、ソフトウェアは正しい答えを表示します。
- 各試験の後、ソフトウェアは、新しい隠されたシルエットを隠すランダムドット画像で新しい画面を生成することを患者に説明します。
- セッションが進行するにつれて隠されたシルエットを見つけるのが難しくなり、これが正常であることを患者に説明します。
- セッションが完了すると、ソフトウェアは結果をクラウド サーバーに保存し、検眼医がコンプライアンスとステレオアキュリティの進化をリモートで追跡できるようにしていることを患者に説明します。
注:安定したWi-Fi接続の重要性を強調し、コンピュータ化された立体的なゲームを適切に閉じることの重要性を強調します。
Representative Results
このプロトコルに続いて達成できる結果の代表例として、Portelaらら20によって行われた最近の研究の結果をまとめた。図 3と図 4は、得られた結果を示しています。
7~14歳の16人のステレオ欠乏被験者がこの研究に含まれ、そのうち4人は屈折性弱視の既往歴を持っていた(2人異性体と2異性体性交異性体)。被験者のうち12人は成層圏弱視を正常に治療した既往歴があり、そのうち4人は階層血症とアニソーム熱帯弱視の両方の歴史を有していた。成層性弱視の既往歴を有する12の被験者のうち11人が食道を呈し、1人は外食症を呈した。すべての参加者は、以前に弱視療法を受け、視力の良好なレベルを達成したが、ステレオ視力の微細なレベルを達成しませんでした(200以下」)。被験者の1人を除くすべての被験者は、それぞれ8分(合計8時間)の60の割り当てられたトレーニングセッションを完了することができました。患者が12週間以内にトレーニングを完了した場合、コンプライアンスは100%、トレーニングが24週間以上かかった場合は0%と考えられていました。平均して、被験者は60セッションを完了するのに79日かかりました(IQR = 66-102日)。したがって、彼らは週に5セッションの最低推奨コンプライアンスを上回りました。コンプライアンスの成果は優れています(88.36%)。
被験者間の視力は、治療後および治療後に安定したままであった。しかし、ステレオアキュリティは、かなりの数の被験者で改善された(図3を参照)。平均値、中央値、最小値と最大値を表 1に示します。これらをマンホイットニーU検定を用いて分析した場合、治療後のステレオアキュリティが有意に改善した(ランダムドットステレオアキュレーションテスト、p = 0.019;ウィルトサークルテスト、p = 0.014)。より良い理解のために、図4は、治療の開始と終了の間のステレオアキュリティの改善のグラフィック提示を示しています。
ランダムなステレオアキュレーションテストでステレオアキュリティを測定した場合、ステレオアキュリティは11人の被験者の少なくとも1レベル改善した。Wirt Circles試験で立体性を評価したところ、11人の被験者においても少なくとも1つのレベルの改善が認められた。臨床的に言えば、ランダムなステレオアキュレーションテストで測定された立体性の改善は、改善が少なくとも2つのレベル(アダムの基準)27に達した場合に有意であり、これは7つの被験者で達成された。Wirt Circlesテストが使用された場合、少なくとも2つのレベルの改善と140以上のステレオアキュリティが有意(Levi'scriteri)12と考えられ、これは10の被験者で達成された。6ヶ月後、ランダムドットステレオアキュリティテストに従って結果は安定した。これは、その主な特徴は、優れたテスト再テスト信頼性23である、ステレオアキュリティを測定するための参照テストです。
図 1: プロトコルの手順この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図2:ゲームの論理プロセス件名には、表示される図を示す必要があり、画面の下部に表示される図形 (左の画像) から 1 つを選択します。答えが正しい場合、ソフトウェアは高音を発し、同じ画像が画像形式(右の画像)で表示されます。被験者が3つの連続した正解を提供する場合、ソフトウェアは、より細かいステレオプシスを表すランダムドット画像を持つ新しい画面を生成します。被写体が間違った答えを出した場合、ソフトウェアは深い音を発し、ランダムドット画像は同じままです(左の画像)。最後に、被験者が3つの連続した間違った答えを提供する場合、ソフトウェアは正しい答えを表示します(右の画像)。この図は、オプトメトリーとビジョンサイエンスの許可を得て、ポルテラら20から適応されています。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図3:立体性の基礎および後処理レベルの測定ランダムドットステレオアキュレーション(RDS)とウィルトサークルのテストを使用して、ステレオアキュレーションを測定しました。測定値は、円弧の対数秒です。この図は、オプトメトリーとビジョンサイエンスの許可を得て、ポルテラら20から適応されています。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図4:各ステレオアキュリティテストの前および即時の治療の前および即時のポスト治療の中央値。(A)ランダムドットステレオアキュキュリティ(RDS)テストと(B)ウィルトサークル検定。ボックスは25%と75%の四分位数を示します。測定値は、円弧の対数秒です。この図は、オプトメトリーとビジョンサイエンスの許可を得て、ポルテラら20から適応されています。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
| ベースライン ステレオ | 治療後ステレオ | |||
| ウィルト | Rst | ウィルト | Rst | |
| 意味 | 293.13±271.17 | 475.00±240.84 | 107.50±51.60 | 305.63±306.50 |
| 中央 | 200 [95 から 400] 95% | 400 [250 から 800] 95% | 100 [60 から 140] 95% | 150 [100 から 700] 95% |
| 分 | 50 | 200 | 40 | 40 |
| 最大 | 800 | 800 | 200 | 800 |
表1:平均値、標準偏差、中央値、四分位範囲、および最大ステレオアキュリティ値と最小ステレオアキュリティ値。左側の列にはベースラインのステレオアキュリティデータが表示され、右の列には治療後のステレオアキュリティの結果が表示されます。ステレオアキュリティは、ランダムドットステレオアキュレーション(RDS)およびウィルトサークル検定を用いて測定した。測定値は円弧の秒単位です。この図は、オプトメトリーとビジョンサイエンスの許可を得て、ポルテラら20から適応されています。
Discussion
ここで提示するステレオアキュレーションの直接刺激のためのプロトコルであり、ランダムドットステレオ画像を使用してステレオ欠損被験者の立体視力を高める。4つの先行研究は、直接刺激16、17、18、19の結果を評価した。この最新のプロトコルは、上記の介入モデルに追加機能を提供します。
提案された介入のモデルは、既に治療を受けている階層または異性刺激性弱視の既往歴を有する患者を対象としており(すなわち、光学矯正、閉塞、斜視手術、視力療法)、最良の矯正を達成した。少なくとも0.1 logMARの視力が、そのステレオアキュリティは低いままである(200"-800"の間)。プロトコルの目的は、このような場合にステレオアキュリティを向上させることです。
ステレオプシスの直接刺激は、ステレオ欠損被験者16、17、18、19におけるステレオ化性を高める上で有効であることが既に示されている。しかし、刺激システムが実現可能な場合には、学習に必要な3,000-20,000の試験に到達するために、患者の自宅で治療を行う必要があります。
この手順を検証し、上記で要約した以前に公開された研究では、11人の被験者が彼らのステレオアキュリティ20を改善した。しかし、被験者のうち5人はステレオアキュリティの増加を経験しなかった(図3)。これは、カバーテストでは検出できない小角斜視の存在に起因する可能性があります。読んでは、左右の目からの画像はパヌムの融合の領域内に配置されるべきであるので、通常のステレオアキュリティは0.6プリズムディオプター28内の位置合わせを必要とする必要があると推測される。パナムの融合面積は、円弧の±5-20分(フォビアの0.1-0.6プリズムディオプター)であり、このウィンドウ内の位置合わせは、高品位の立体視力29をサポートするために必要である可能性があります。Holmesらが行った研究では、カバーテストが±3プリズムディオプター以下の偏差を検出できなかったことが示されました。したがって、検出不能な斜視の存在は、患者が微細な立体状態を獲得する能力を損なう可能性がある。
ゲーミフィケーションは、患者のモチベーションとコンプライアンスを強化するために使用されています。さらに、プログラムは、各セッションの後にクラウドにデータを格納し、開業医が日常的に患者の活動をリモートで追跡することを可能にします。この機能のおかげで、コンプライアンスの結果は優れています (88.36%)そして、弱視の被験者が自宅でiPadを使用して二視刺激治療を受けた2つの以前の研究で記録されたものに匹敵する10、11。彼らはまた、同様の条件下でのPEDIG研究の報告された結果よりもはるかに優れています, サンプルのわずか22.5%は、処方された治療の75%以上を完了するために管理.ここで実証されたコンプライアンスは、弱視における閉塞治療の有効性を評価した研究によって報告された研究(6時間の閉塞が処方された場合は70%、12時間が処方された場合は50%)30を上回る。Web アプリケーションには、親が子供のコンプライアンス13の記録を保持する必要がないようにするという利点があります。検眼医の唯一の義務は、サーバーにアクセスし、コンピュータ化された立体的なゲームプログラムを使用して、各セッションの終了時に各患者のために収集されたデータをチェックすることです。
トレーニング期間中、患者は検眼センター(検診訪問)を訪問し、検眼医がユーザーと画面の距離の重要性を強調できるようにします。検眼医はまた、これらの検診の訪問中に刺激カテゴリ(貧しい、粗い、中程度の罰金)を設定します。知覚学習理論は、患者が自分の閾値で働かない場合(例えば、患者が画面に近づいたり、より容易な刺激カテゴリで働いたりした場合)、改善の可能性は低いと予測する。これらの知見は、このプロトコル20を検証するために行われた研究で裏付けられた。ユーザーから画面までの距離は、ソフトウェアの制御外であるため、患者または患者の親の責任です。
コンピュータ化された立体的なゲームの設計にランダムドットアプローチを使用するという決定は重要かもしれません。ランダムドット立体画像による刺激は決して重要ではありません:患者でさえ、その閾値以下の経験の改善を働いています。知覚学習の過程で、ランダムドット刺激単独への繰り返し暴露は両眼視力を高める。患者の課題は、斜視31の既往歴を有する患者にとって特に困難であるものであり、各眼12で知覚される相関ランダムドットを抑制することなく融合させることである。これにより、相関ドット(信号)と融合できないドット(ノイズ)を区別する能力が向上します。このタイプのトレーニングは、知覚学習が融合応答を改善し、患者がノイズ32から信号を切り離す能力を向上させたことを考えると、視差検出器応答を改善した可能性がある。
知覚学習アプローチのリスクの1つは、選択的性である。この方法は、学習がWirt Circlesテストで測定された内側の側面立体に伝達されるため、ランダムドットステレオグラムトレーニングが選択的ではないことを実証しました。この治療方法の有効性を実証する別の知見は、達成された結果の安定性である。知覚学習訓練の結果として弱視の被験者で達成された改善が安定16、17、19、33であるかどうかを異なる研究が検討している。このモデルは、6ヶ月のフォローアップ訪問でランダムドットのステレオCU感試験で測定された改善の安定性を実証した。
いくつかの制限が検出されました。ソフトウェア設計では、このプロセスが患者の進化に応じて理想的に自動で行われる必要がある場合に、刺激カテゴリを手動で設定する必要があります。実装された合格レベルの状態は、患者が数回連続してレベルを通過できなかった場合に、患者を粗いステレオアキュリティ設定に戻す可能性を考慮することによって改善することができる。いずれにせよ、ゲーミフィケーションの目標の1つはゲーム力学を通じて患者のモチベーションを向上させることであるため、階段の手順は破棄されます。患者は、臨床状態が改善または悪化しているかどうかに関係なく、進歩と成功の感覚を経験する必要があります。これは、ゲームフロー内の簡単なトライアルを隠すことによって達成されます(ただし、標準的な階段手順ではなく、パフォーマンスが50%のしきい値制限を迅速かつ正確に決定することを目標としています)。もう一つの改善は、自動的に画面から患者の距離を監視することです。ただし、特別なハードウェアの使用を伴わないソリューションは認識していませんが、カスタム構築された Web カメラヘッド トラッキング ソフトウェアをテストする価値があります。
他の制限は、研究設計に起因し、以下を含む:(1)被験者の大半は斜視の歴史を有していた(アニソームトロピック弱視の歴史を有する被験者のサンプルは小さすぎた)。(2)年齢層は7~14歳に制限された。(3)ステレオアキュリティ範囲は800"-200"の間であった。今後の研究では、アニソミカル抗視症と粗いステレオ視力と古い被験者に対する治療効果を検証することは興味深いでしょう。
Disclosures
コンピュータベースのテストは、この原稿の共同執筆者であるS.M.-G.によってオビエド大学で開発されました。この研究の完了後、民間企業であるVISIONARY TOOL,S.L.(
Acknowledgments
著者らは、オビエド大学(FUO-EM-104-12)との合意の下で、コンピュータベースのテストの開発を部分的に支持したVISUALIA視覚療法クリニックを認めたい。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Autorrefractometer, model TRK 1P | Topcon, Japan | Refractive error measurements by autorrefraction | |
| Computerized Stereoscopic Game | University of Oviedo, Spain | The computer-based test itself was developed at the University of Oviedo by SM-G, coauthor of this manuscript. After finishing this study, a private company named VISIONARY TOOL (www.visionarytool.com) has contacted both SM-G and JAP-C to participate in the development of a computerized visual training tool. This tool includes several games and tests. The one used in this article, based on random dot hidden silhouettes, is one of them. | |
| Randot Preschool Stereoacuity Test | Stereo Optical Company Inc, USA | Global stereoacuity test | |
| Screen model | SIFIMAV, Italy | Logarithmic visual acuity chart ETDRS format | |
| Wirt Circles Test | Stereo Optical Company Inc, USA | Local stereoacuity test |
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