Summary
本研究では、眼鏡矯正により近視被験者の動的視力(DVA)を正確に調べる方法を示します。さらなる分析により、屈折状態が子宮遠に近いほど、眼鏡補正された両眼DVAは毎秒40度と80度の両方で優れていることが示されました。
Abstract
現在の臨床視覚評価は、主に静的視覚に焦点を当てています。しかし、静的視覚は、動く視標が毎日頻繁に観察されるため、実際の視覚機能を十分に反映していない可能性があります。動的視力(DVA)は、特にオブジェクトが高速で移動している場合に、実際の状況をよりよく反映する可能性があります。近視は、眼鏡で便利に矯正された静的な未補正距離視力に影響を与えます。ただし、末梢の焦点ぼけとプリズム効果により、眼鏡補正がDVAに影響を与える可能性があります。本研究は、近視患者における眼鏡矯正DVAを調べるための標準的な方法を示し、眼鏡矯正がDVAに及ぼす影響を検討することを目的とした。
最初に、屈折異常を補正するための眼鏡処方を提供するために、標準的な主観屈折が実施されました。次に、物体移動DVAプロトコルを使用して両眼距離視力補正DVAを調べました。ソフトウェアは、画面上にプリセットされた速度とサイズに従って移動する視標を表示するように設計されています。視標は標準の対数視覚チャート文字Eであり、テスト中に左側から右側に水平に移動します。サイズごとにランダムな開口方向を持つ移動オプトタイプが表示されます。被験者は視標の開口方向を特定する必要があり、DVAは、対数視力のアルゴリズムに従って計算された、被験者が認識できる最小の視標として定義されます。
次に、この方法は、眼鏡が正常の静的視力に矯正された181人の若い近視被験者に適用されました。利き目、シクロプレジック主観屈折(球と円柱)、調節機能(負および正の相対調節、両眼クロスシリンダー)、および毎秒40度および80度での両眼DVA(dps)を調べました。結果は、年齢が上がるにつれて、DVAが最初に増加し、次に減少することを示しました。近視が眼鏡で完全に矯正された場合、より悪い両眼DVAはより重大な近視性屈折異常と関連していた。利き目、調節機能、両眼DVAの間に相関はなかった。
Introduction
現在の視覚評価は、主に静的視力(SVA)、視野、コントラスト感度などの静的視覚に焦点を当てています。日常生活では、物体または観察者のどちらかが静止しているのではなく、動いていることがよくあります。そのため、SVAは日常生活、特にスポーツや運転中など高速で物体が動いている場合、視覚機能を十分に反映しない可能性があります1。DVAは、実際の状況をよりよく反映し、視覚障害と改善に対してより敏感になる可能性のある、移動する視標1,2の詳細を識別する機能を定義します3,4。さらに、主に末梢網膜に位置する大細胞(M)神経節細胞は主に高時間周波数信号を伝達するため、DVAはSVA 5,6とは異なる視覚信号伝達を反映する可能性があります。DVAテスト(DVAT)は、主に静的オブジェクトDVATと移動オブジェクトDVATの2つのタイプに分けることができます。静的物体DVATは前庭-眼反射7,8,9,10を示すが、移動物体DVATは、移動する標的の識別において視力を検出するために臨床眼科で一般的に適用される3,4。
近視の有病率は、特にアジア諸国で、ここ数十年で急速に増加しています11。近視は、静的な未矯正距離視力に本質的な影響を及ぼし、さまざまなレンズで矯正することができます。眼鏡は、アクセシビリティと利便性のために近視患者の間で主に使用されています。しかしながら、眼鏡、特に高近視レンズは、周辺領域12,13,14,15を通して観察される不明瞭で歪んだ画像を引き起こす明らかな周辺焦点ぼけおよびプリズム効果を有する。静的な視標の場合、被験者は通常、明確な視力を得ることができる眼鏡の中央領域を使用します。ただし、移動するターゲットは、眼鏡の最も明確なポイントから簡単に移動できます。したがって、眼鏡矯正では、近視の被験者は正常なSVAを持ち、DVAに影響を与える可能性があります。しかし、眼鏡をかけている集団のDVAに対する近視度の影響を調査するための研究は行われていません。
この研究は、眼鏡矯正近視患者のDVAを調べる方法を示し、眼鏡矯正患者の移動物体両眼DVAに対する近視視視度の影響を検討することを目的としています。この研究は、眼鏡の影響と、運動関連活動に対する矯正近視の影響に関する証拠を考慮して、臨床眼科におけるDVATを正確に解釈するための基礎を提供します。
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Protocol
本研究では、北京大学第三病院眼科に連続近視患者を登録しました。研究プロトコルは北京大学第三病院倫理委員会によって承認され、各参加者からインフォームドコンセントが得られました。
1.患者の準備
- 次の最初の包含基準を使用して、被験者を登録します:17〜45歳の近視被験者。
- 次の除外基準を使用してください:角膜炎、緑内障、白内障、網膜および黄斑疾患を含む、矯正距離視力(CDVA)に大きな影響を与える眼疾患の病歴。補正されていない距離視力(標準の対数VAチャートを使用)、利き目、眼圧、細隙灯、角膜トポグラフィー、眼底写真、自動コンピューター検眼、サイクロプレジック主観屈折、およびCDVAを評価します。円錐角膜、曇った角膜、または網膜の破損、網膜血管の炎症、先天性網膜および黄斑疾患、またはゼロより悪い単眼CDVAを含む網膜異常のある参加者を除外します(標準の対数VAチャートに基づく)。
- テスト距離、環境、ハードウェア、ソフトウェア、移動モード、ルールなど、DVA テスト コンポーネントを次のように設定します。
- テスト距離と環境については、画面のサイズと検査要件に応じてテスト距離を設定します。
注:ここでは、DVAは静かで明るい部屋(輝度15〜30ルクス)で2.5mで評価されました。 - ハードウェアの場合は、24インチのインプレーンスイッチング(IPS)またはツイストネマティック(TN)画面(リフレッシュレート、60〜144 Hz、応答レート5ミリ秒未満)でオプトタイプを提示します。
- ソフトウェアが、プリセットの速度とサイズに従って視標を表示するように設計されていることを確認します。動的視標を、上、左、下、右の4つの開口方向を持つ標準の対数視覚チャートに従って設計された文字Eとして使用します。テスト距離で提示されたモーション視標の視角が、標準の対数視覚チャートの小数サイズと視線タイプと等しいことを確認します。文字Eの色を黒、背景を白に設定します。視野角が毎秒変化するときの運動速度を表現します。
- 移動モード:テスト中に、特定のサイズと速度の視標が画面の左側の中央に表示され、右側に水平に移動してから消えることを確認します。
- テストルール:被験者に視覚ターゲットの開口方向を特定するように依頼します。被験者が認識できる特定の速度で最小の視覚ターゲットをテストします。
- テスト距離と環境については、画面のサイズと検査要件に応じてテスト距離を設定します。
2.主観的屈折
注:主観的なシクロプレジック屈折の結果は、近視の被験者の屈折異常を修正するための眼鏡処方の基礎です。
- 主観的なシクロプレジック屈折の一次データとして自動コンピューター検眼を実行し、瞳孔距離を測定します。
- 片方の目を一度に調べ、もう一方の目を遮ります。
- まず、最大プラスから最大視力を達成します:+ 0.75〜+ 1.0 Dレンズで曇り、0.3〜0.5(10進視力)の視力を誘発します。次に、0.25Dステップで正レンズを徐々に減らします。ランカスター赤緑テストを使用して、正確な球面視度を調整します。患者が赤/緑の背景に対して見られる文字がより鮮明であると報告した場合は、さらにネガティブ/ポジティブレンズを追加します。
注:一次球状視度は、上記のステップの後に得られます。
- まず、最大プラスから最大視力を達成します:+ 0.75〜+ 1.0 Dレンズで曇り、0.3〜0.5(10進視力)の視力を誘発します。次に、0.25Dステップで正レンズを徐々に減らします。ランカスター赤緑テストを使用して、正確な球面視度を調整します。患者が赤/緑の背景に対して見られる文字がより鮮明であると報告した場合は、さらにネガティブ/ポジティブレンズを追加します。
- 円柱軸を調整します。
- サムホイールの接続線が乱視の軸と平行になるように、ジャクソンクロスシリンダーデバイスを「軸」の位置に置きます。サムホイールを回転させ、被験者に両側の透明度を比較するように依頼します。シリンダー軸を側面のクロスシリンダーの赤い点に向かって回し、視界がはっきりします。エンドポイントまでバイナリ比較を繰り返します。
- シリンダー出力を調整します。
- サムホイールの接続線が乱視軸に対して45°になるようにジャクソンクロスシリンダーデバイスを回します。サムホイールを回転させ、被験者に両側の透明度を比較するように依頼します。患者が、シリンダー軸に沿ったクロスシリンダーの赤/白の点の接続線のより明確な配置を報告した場合は、それぞれ負/正のレンズを追加します。エンドポイントまでバイナリ比較を繰り返します。
- 2番目の最大プラスから最大視力については、ランカスター赤緑テストを繰り返して、正確な球面視度を調整します。
- 両眼バランスのために、片方の目の前に6Δの垂直プリズムを適用して両眼視を解離させます。両目の間の視標の鮮明さのバランスを取ります。
3.動的視力検査
注:DVAは、本研究では眼鏡で完全に矯正された屈折異常で双眼で測定されました。
- テストの設定
- 要件に応じてテスト距離を調整します。シートを調整して、被写体の視界が画面の中間レベルになるようにします。被験者が距離視力補正眼鏡を双眼で着用していることを確認します。
- テストパラメータ設定
- 視標の移動速度と初期視標サイズを設定します。
- 事前テストでは、被験者がテストモードを理解するように導くために、ランダムな開始方向を持つ5つのオプトタイプを表示します。
- 正式なテスト
- 最適補正距離視力よりも大きいサイズ3〜4行でテストを開始します。ランダムな開眼方向で視標を表示します。
- 被験者に、移動する視標の開口方向を特定するように依頼します。被験者の応答の後に次の視標を提示します。特定のサイズに対して8つのオプトタイプを提示します。8 つの視標のうち 5 つが正しく識別された場合は、視標を 1 サイズ小さく調整します。被験者が5つ未満のオプトタイプを識別できるサイズが得られるまで、上記の手順を繰り返します。
- 被験者が認識できる最小サイズ(A、10進VA)(8つのオプトタイプのうち5つが正しく識別されます)と、Aより1サイズ小さい場合に認識されるオプトタイプの数(b)を記録します。
- DVA 計算
- 識別された各視標が0.1/8の視力を獲得するように、サイズごとに8つの視標を提示します。式(1)に示すように、対数視力のアルゴリズムに従ってDVAを計算します。A と b の説明については、ステップ 3.5 を参照してください。
(1)
注:本研究では、40dpsと80dpsのオプトタイプを順番に調べました。以前の研究では、30〜60 dpsで移動する動的物体を観察するときにスムーズな追跡を適用できることが報告されていますが、60 dpsより速く移動する物体を観察するには頭の動きとサッカードが含まれます16,17。したがって、40dpsと80dpsの2つの動作速度が選択されました。
- 識別された各視標が0.1/8の視力を獲得するように、サイズごとに8つの視標を提示します。式(1)に示すように、対数視力のアルゴリズムに従ってDVAを計算します。A と b の説明については、ステップ 3.5 を参照してください。
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Representative Results
科目試験
登録された被験者について、負の相対的調節(NRA)、調節反応(両眼クロスシリンダー(BCC))、および正の相対的調節(PRA)を含む調節機能を上記の順序で調べました。40 dpsおよび80 dpsでの両眼DVAは、主観的屈折に基づいて遠隔視力補正眼鏡でテストされました。
統計解析
統計分析は科学統計ソフトウェアを使用して実行されました。連続変数の記述統計量は平均と標準偏差として報告され、カテゴリ変数には数と比率が適用されました。両眼差(OD/OS)は右眼と左眼の差の絶対値であり、両眼差(D/ND)は利き目の差から非利き目の値を差し引いて算出した。
対応のある t検定を使用して、40dpsと80dpsでのDVAを比較しました。線形モデル、二次モデル、および3次モデルを含む曲線推定を使用して、DVAと年齢の相関を適合させました。潜在的に影響を与える要因を分析するために、従属変数としてDVAに適合するように線形混合モデルを確立し、被験者レベルでの変量効果を含めました。まず、単一因子線形混合モデルを適用して、変数のタイプに応じて、各変数の効果を共変または因子として推定しました。以下の変数をDVAの潜在的な影響力因子としてテストしました:単眼球と平均両眼球を含む屈折パラメータ。円柱および球面相当物(SE);両眼球の差の絶対値。シリンダーとSE;支配眼球および非支配眼球を含む優位眼パラメータ。シリンダーとSE;利き目と非利き目の球、円柱、SEの差、およびNRA、BCC、PRAなどの調節機能パラメータ。
次に、1つのモデルに複数の潜在的な影響力因子を含めるために、多因子線形混合モデルが確立されました。準備ステップとして、含まれている変数を使用して共線性分析を実施しました。10より大きい分散インフレ係数は、多重共線性を示すと考えられた。冗長変数は臨床的意義に基づいて除外した。使用された影響力のある要因に基づいて、フルアイモデルとドミナントアイモデルの2つの異なるモデルが適合されました。フルモデルには、次の変数が含まれていました。性;調節機能パラメータ(NRA、BCC、およびPRA)。平均両眼SEと両眼円柱とSEの差の絶対値、利き目、優眼円柱、および予備共線性分析後の利き目と非利き目の間の円柱とSEの差。優位眼モデルでは、優位眼パラメータのみが影響力因子として含まれた。P < 0.05は有意差を示す。
含まれる被験者の人口統計学的および主な臨床データを 表1に示す。この研究には181人の被験者が含まれ、平均年齢は27.1歳±6.3歳で、男性が被験者の37.6%を占めていました。右目は被験者の60.2%で利き目でした。平均両眼球と円柱はそれぞれ-5.26 ± 2.06 Dと-0.99 ± 0.82 Dでした。両眼球と円柱の差の絶対値は、それぞれ0.85 ± 0.91 Dと0.39 ± 0.34 Dでした。
40および80 dpsでのDVAの累積LogMAR視力とヒストグラムを 図1に示します。累積結果は、被験者の75%が40 dpsで0.2 LogMAR DVAよりも優れており、80 dps DVAで62%を所有していることを示しました。0.1 logMAR 40 dps以上の両眼DVAを有する被験者の割合は22%であり、80 dpsの場合、その割合は12%であった。40 dpsおよび80 dpsにおける両眼DVAの平均値は、それぞれ0.161 ± 0.072および0.189 ± 0.076であり、40 dps DVAは80 dps DVAよりも有意に優れていた(P < 0.001)。
DVAと年齢の間の曲線推定の結果を図2に示します。40 dpsの年齢DVAを二次曲線(R 2 = 0.38、P = 0.031)および3次曲線(R 2 = 0.38、P = 0.030)で適合させる有意な結果が得られましたが、線形モデル(R 2 = 0.21、 P = 0.051)は適合 しませんでした。80 dps DVAの場合、すべての線形(R 2 = 0.24、P = 0.035)、2次曲線(R 2 = 0.43、P = 0.019)、および3次曲線(R 2 = 0.43、 P = 0.020)曲線は、年齢-DVA散布図に適切に適合することができました。
図3 は、単一因子線形混合モデルにおける40および80dps DVAに対する各潜在的な影響因子の効果を示しており、統計結果を表 2 および 表3に要約しています。大きい方の右(推定値、-0.012)、左(推定値、-0.010)、ドミナント(推定値、-0.010)、および非ドミナント(推定値、-0.010)の眼球。大きい方の右(推定値、-0.012)、左(推定値、-0.010)、優性(推定値、-0.010)および非優性(推定値、-0.010)の眼のSE。より大きな平均両眼球(推定値、-0.012)およびSE(推定値、-0.012)は、40 dps DVA(各変数のP < 0.001)の有意な負の影響因子であった。DVAが80 dpsの場合、単眼球とSEが大きい(右目、左目、ドミナント目、非利き目でそれぞれ-0.012、-0.010、-0.010、-0.010; P < 各変数について0.001)、より大きな左眼円柱(推定値、-0.013; P = 0.04)、より大きな非利き目の円柱(推定値、-0.016; P = 0.01)、利き目と非利き目の両眼筒差が小さい(推定値、0.027; P = 0.015)、より大きな平均両眼球(推定値、-0.012; P < 0.001) および SE (推定値、-0.012; P <0.001)は有意な負の影響因子であった。NRA、BCC、およびPRAを含む調節関数パラメータは、40または80dps DVAのいずれにおいても有意な影響因子ではなかった。
図4 は、40および80 dps DVAの全変数線形混合モデルの因子と共変量の影響を示しており、その結果を 表4にまとめています。変動性の測定に40 dps DVAを使用した場合、両眼平均SEが大きい(推定値、-0.012;95%CI、-0.017〜-0.006; P <0.001)は有意な負の影響因子であった。より大きな平均双眼SE(推定値、-0.011;95%CI、-0.016〜-0.005; P < 0.001)および高齢(推定値、0.002;95%CI、0.00002〜-0.004; P < 0.048)は、80 dps DVAの有意な負の影響因子でした。
図 5は、優性眼多因子線形混合モデルに対する因子と共変量の効果を示し、その結果を 表5にまとめた。ドミナントアイモデルで選択された変数には、利き目、利き目のSE、利き目の円柱、両眼円柱、および共線性分析に基づく利き目と非利き目のSE差が含まれていました。変動性の測定に40および80 dps DVAを使用した場合、より大きな優勢眼SEのみ(推定値、-0.010;95%CI、-0.015〜-0.005; P < 40および80 dps分析で0.001)は有意な負の影響因子であった。
図1:動的視力分布 。 (A)40dpsでのDVAのヒストグラム。(B)80dpsでのDVAのヒストグラム。(C)40および80 dpsでのDVAの累積パーセンテージ H.略語:DVA =動的視力;dps =度/秒。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図2:年齢とDVAの間の曲線推定を示す散布図とフィッティング曲線 。 (A)40dps DVAの線形モデル。(B)40 dps DVAの二次モデル。(C)40dps DVA用のキュービックモデル。(D) 80 dps DVAの線形モデル;(E)80dps DVAの二次モデル。(F)80dps DVA用のキュービックモデル。略語:DVA =動的視力;dps =度/秒。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図3:単一因子モデルを示す森林プロット。 中央の短い棒は推定値を示します。バーは95%信頼区間を示します。※両眼差(OD/OS)は右目と左目の差の絶対値です。両眼差(D/ND)#The、利き目の値から非利き目の値を差し引いて算出した。略語:BCC =双眼クロスシリンダー;NRA = 負の相対的宿泊施設;PRA = 正の相対的宿泊施設;SE = 球面相当。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図4:完全なモデルを示す森林プロット。 中央の短い棒は推定値を示します。バーは95%信頼区間を示します。※両眼差(OD/OS)は右目と左目の差の絶対値です。両眼差(D/ND)#The、利き目の値から非利き目の値を差し引いて算出した。略語:BCC =双眼クロスシリンダー;NRA = 負の相対的宿泊施設;PRA = 正の相対的宿泊施設;SE = 球面相当。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図5:優勢眼モデルを示す森林プロット。 中央の短い棒は推定値を示します。バーは95%信頼区間を示します。※両眼差(OD/OS)は右目と左目の差の絶対値です。両眼差(D/ND)#The、利き目の値から非利き目の値を差し引いて算出した。略語:BCC =双眼クロスシリンダー;NRA = 負の相対的宿泊施設;PRA = 正の相対的宿泊施設;SE = 球面相当。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
表1:研究対象集団の人口統計学的および主要な臨床データ。 研究対象集団の人口統計データ、屈折パラメータ、利き目のパラメータ、および調節関数が示されています。※両眼差(OD/OS)は右目と左目の差の絶対値です。両眼差(D/ND)#The、利き目の値から非利き目の値を差し引いて算出した。略語:DVA =動的視力;dps =毎秒の度。BCC =双眼クロスシリンダー;NRA = 負の相対的宿泊施設;PRA = 正の相対的宿泊施設;SE = 球面相当。 この表をダウンロードするには、ここをクリックしてください。
表2:40 dpsのDVA変動に対する単一因子線形混合モデルの結果。 線形混合モデルの統計結果は、従属変数として40dpsのDVAで実証されます。屈折関数、利き目関数、および調節関数のパラメーターは、独立変数として機能します。※両眼差(OD/OS)は右目と左目の差の絶対値です。両眼差(D/ND)#The、利き目の値から非利き目の値を差し引いて算出した。略語:DVA =動的視力;dps =毎秒の度。BCC =双眼クロスシリンダー;NRA = 負の相対的宿泊施設;PRA = 正の相対的宿泊施設;SE = 球面相当。 この表をダウンロードするには、ここをクリックしてください。
表3:80 dpsのDVA変動性に関する単一因子線形混合モデルの結果。 線形混合モデルの統計結果は、従属変数として80dpsのDVAで実証されています。屈折関数、利き目関数、および調節関数のパラメーターは、独立変数として機能します。※両眼差(OD/OS)は右目と左目の差の絶対値です。両眼差(D/ND)#The、利き目の値から非利き目の値を差し引いて算出した。略語:DVA =動的視力;dps =毎秒の度。BCC =双眼クロスシリンダー;NRA = 負の相対的宿泊施設;PRA = 正の相対的宿泊施設;SE = 球面相当。 この表をダウンロードするには、ここをクリックしてください。
表4:40および80 dpsのDVA変動性に関するフルモデルの結果。 多因子線形混合モデルの統計結果は、従属変数として40または80dpsのDVAで実証されます。変数には、年齢、性別、調節関数パラメータ、平均SE、および両眼円柱とSE、利き目、優眼円柱の差の絶対値、および予備共線性分析後の利き目と非利き目の円柱とSEの差が含まれます。※両眼差(OD/OS)は右目と左目の差の絶対値です。両眼差(D/ND)#The、利き目の値から非利き目の値を差し引いて算出した。略語:DVA =動的視力;dps =毎秒の度。BCC =双眼クロスシリンダー;NRA = 負の相対的宿泊施設;PRA = 正の相対的宿泊施設;SE = 球面相当。 この表をダウンロードするには、ここをクリックしてください。
表5:40および80 dpsのDVA変動性に関する優位眼モデルの結果。 線形混合モデルの統計結果は、従属変数として40または80dpsのDVAで実証されます。変数には利き目のパラメータが含まれます。両眼差(D/ND)#The、利き目の値から非利き目の値を差し引いて算出した。略語:DVA =動的視力;dps =毎秒の度。CI = 信頼区間;DVA =動的視力;SE = 球面相当。 この表をダウンロードするには、ここをクリックしてください。
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Discussion
DVAは、日常生活における実際の視覚をよりよく反映する可能性のある視覚機能を評価するための有望な指標です。近視患者は正常なSVAを矯正できたはずですが、DVAが影響を受ける可能性があります。この研究では、眼鏡補正で近視被験者のDVAを正確に調べる方法を示し、屈折、調節、利き目などの検眼パラメータとの相関を分析します。結果は、40dpsでのDVAが80dpsのDVAよりも優れていることを示しました。屈折状態が子宮遠に近いほど、40および80dpsで眼鏡補正されたDVAが優れています。DVAおよび調節機能パラメータと利き目との間に相関は見られなかった。
本研究では、すべての被験者について眼鏡でSVAを完全に矯正しました。ただし、DVA値は人によって異なります。単一因子線形混合モデルの結果は、単眼および両眼平均球およびSEがすべてDVAの重要な影響力因子であることを示し、これは屈折状態が子宮遠に近いほど、40および80dpsでのDVAが優れていることを意味します。結果は、アメトロピアによって引き起こされるDVAの減少は、眼鏡で完全に修正するのが難しい可能性があることを示唆しました。いくつかのメカニズムが結果を説明できるかもしれません。プリズム効果は、より大きな視度眼鏡においてより強く、これは、物体像18に対する変位効果を有する。堅牢なDVAは、効果的な追跡とサッカードを形成するために、ターゲットの動きの軌跡の正確な予測に依存します16,17。したがって、プリズム効果は、動的な視覚ターゲットの動きに対する被験者の予測に影響を与え、追跡に影響を与え、DVA18を悪化させる可能性があります。以前の研究では、矯正の有無にかかわらず、通常の視力または屈折異常のあるテニスアスリートの間でDVAに有意差がないことが示されています19。結果の違いは、テスト距離の違いに起因する可能性があります。その研究のDVAテストは近距離(45 cm)で実施され、屈折異常のある被験者では近視力は影響を受けなかった可能性があります。
将来の研究では、DVAT中に視線追跡ツールをさらに適用して眼の動きを記録し、この仮定を実証する可能性があります。さらに、眼鏡の周辺領域の視覚的明瞭さは、末梢焦点ぼけ12のために中央領域のそれよりも明瞭ではない。移動するターゲットを観察している間、物体は中央ゾーン20を通して絶えず画像化できなかった。したがって、傍中心視野または末梢視野を介した不明瞭な視力は、DVAに影響を与える可能性があります。さらに、以前の研究では、近視眼は遠視眼よりもGC-IPLと網膜神経線維層(RNFL)が薄いことが示されています21,22。RNFLの厚さおよび神経節細胞密度は、近視度の増加とともに減少する22。近視眼の神経節細胞密度の低下は、視覚信号の伝達と管理の機能を低下させ、DVA伝導機能の低下につながる可能性があります。
本研究では、眼鏡の視度がSVA補正を伴うDVAに影響を与え、視度が大きいほどDVAが悪化することがわかりました。以前の研究では、眼鏡をかけている人は交通事故のリスクが高くなる傾向があり23、これは眼鏡の周辺視力障害がDVAに与える影響に関連している可能性があります。したがって、DVATは、日常生活における機能的視覚をよりよく反映して、運転の安全性とスポーツパフォーマンスのための情報を提供する可能性があります。眼鏡の視度はDVAに大きな影響を与えるため、動的視力の需要が高い近視の被験者は、眼鏡以外の方法で屈折異常を矯正するか、実質的なキャリアプランニングを行うことを選択する可能性があります。将来的には、コンタクトレンズや屈折矯正手術など、DVAに対する他の近視矯正方法の影響を、ドライバーやアスリートを含む職業ベースの推奨事項についてさらに調査することができます。さらに、DVAに対する年齢と屈折異常補正の影響を考慮して、年齢に応じて異なる正常値の範囲を設定し、臨床現場でDVATを適用する場合は屈折異常視度の影響を考慮する必要があります。
本研究には一定の限界がある。まず、この研究では、眼鏡矯正患者のDVAに対する近視の影響のみを調査しました。コンタクトレンズや手術を含む他の静的距離視力矯正方法もDVAに影響を与える可能性があり、将来的にはさらに調査する必要があります。第二に、テストでは、視標移動の単一のモードのみが適用されました。今後、さらに多くの移動方向を検討する必要があります。被写界の観測深度を変更できるDVATは、運転などの実際のシーンをよりよく反映するように設計できます。第三に、DVAは、スムーズな追跡とサッカードを含むアイトラッキングに関連しています。本研究は視線追跡装置へのアクセス性に欠けており、この種の研究に有用である。さらなる研究では、DVAT中に視線追跡データを収集して、テスト中の眼の動きを実証することができます。第四に、パルボセルラー(P)神経節細胞と比較して、大細胞(M)神経節細胞は主に高時間的周波数信号を伝達し、これはテストでの運動視型の視覚化に関与している可能性がありますが、これは将来の研究でまだ調査されていません。
要約すると、この研究では、眼鏡で視力が正常になった近視被験者の両眼DVAにおける検眼の影響因子を評価および分析しました。結果は、40および80dpsでのDVAの正常値と分布を提供し、40dpsでの両眼DVAが80dpsでのそれよりも有意に優れていることを示しました。DVAは最初に改善し、次に加齢とともに低下します。眼鏡でSVAを補正すると、単眼球と両眼球とSEが悪いほど、DVAが悪化します。利き目、調節機能およびDVAの間に相関は見られなかった。本研究は、眼鏡矯正近視患者のDVAを調べるための標準的かつ効率的なプロトコルを提供し、臨床眼科におけるDVATをより適切に解釈するための基礎と、眼鏡矯正が運動関連活動に与える影響に関する証拠を提供します。
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Disclosures
著者は、競合する利益がないことを宣言します。
Acknowledgments
この研究は、北京市自然科学基金会(7202229)の支援を受けました。
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 |
References
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