三種人工晶體計算公式評估高度近視白內障患者術后屈光度的準確性比較

吳周泉

【摘要】 目的：研究Barrett Universal Ⅱ（下文簡稱Barrett）、Haigis、SRK/T三種人工晶體（IOL）算法在高度近視白內障患者術后屈光度預估方面的價值。方法：回顧性分析2018年1月-2019年12月本院確診的高度近視白內障并接受超聲乳化IOL植入治療的90例患者（90眼）的病案資料，依照眼軸不同分為A組（26～28 mm）、B組（28.01～30 mm）、C組（>30 mm）;依照角膜曲率不同分為D組（≤43 D）、E組（43.01～45 D）、F組（>45 D）;依照前房深度不同分為G組（≤3.2 mm）、H組（3.3～3.5 mm）、I組（>3.5 mm）。分別使用上述三種IOL算法計算不同組的IOL屈光度平均絕對誤差（MAE）。結果：90例患者屈光度MAE比較，Barrett算法誤差最小，各算法對比，差異均有統計學意義（P<0.05）;在±0.5D誤差范圍內，Barrett算法占比（71.11%）高于Haigis（38.89%）及SRK/T（50.00%），差異均有統計學意義（P<0.05）;A、B、C組和D、E、F組及G、H、I組組內各算法的IOL屈光度MAE比較，差異均有統計學意義（P<0.05），總體上Barrett算法誤差最小。結論：IOL屈光度計算推薦使用Barrett算法，誤差小。

【關鍵詞】 白內障 高度近視 人工晶體 屈光度 計算公式 超聲乳化

[Abstract] Objective： To study the value of Barrett Universal Ⅱ （Barrett）， Haigis and SRK/T intraocular lens （IOL） algorithm in predicting postoperative dioptre in patients with high myopia. Method： The clinical data of 90 patients （90 eyes） with high myopia cataract diagnosed in our hospital from January 2018 to December 2019 were retrospectively analyzed. They were divided into group A （26-28 mm）， group B （28.01-30 mm） and group C （>30 mm） according to the different eye axis， and group D （≤43 D）， group E （43.01-45 D） and group F （>45 D） according to the different corneal curvature. They were divided into group G （≤3.2 mm）， group H （3.3-3.5 mm） and group I （>3.5 mm）. The mean absolute error （MAE） of IOL diopter in different groups was calculated by the above three algorithms. Result： Compared with the actual spherical equivalent diopter， Barrett algorithm had the smallest error （P<0.05）; Within the error range of±0.5 D， Barrett algorithm （71.11%）， higher than Haigis （38.89%） and SRK/T （50.00%）， the differences were statistically significant （P<0.05）; comparison of IOL diopter MAE of group A， B， C， D， E， F and G， H， I showed statistically significant differences （P<0.05）， and the error of Barrett algorithm was the smallest in general. Conclusion： Barrett Algorithm is recommended for IOL diopter calculation， and the error is small.

[Key words] Cataract High myopia Intraocular lens Dioptre Calculation formula Phacoemulsification

First-authors address： Aier New Hope Hospital， Taishan 529200， China

doi：10.3969/j.issn.1674-4985.2021.09.032

高度近視白內障患者術后易出現遠視漂移問題[1-2]。對于有看近需求的患者而言，往往手術醫師多依靠手術經驗預留度數，以抗遠視化漂移問題[3-4]。隨著醫學水平的不斷進步，加之患者對手術綜合質量要求的不斷提高，實際手術過程中，需要追求更加精準的人工晶狀體度數預估，以更好地執行后續手術操作，抗遠視化漂移。本文主要基于當前臨床較常使用的三類人工晶體（IOL）屈光度算法展開對照研究[5-6]，探討其各自的準確度優勢。筆者回顧性分析本院90例單眼高度近視白內障患者的臨床資料，現將研究結果報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料 回顧性分析2018年1月-2019年12月本院確診的高度近視白內障并接受超聲乳化人工晶體植入治療的90例患者（90眼）的病案資料，其中男46例（46眼），女44例（44眼），平均年齡（52.36±6.73）歲，平均病程（2.17±0.24）年。納入標準：（1）確診高度近視白內障[7]，單眼，并接受超聲乳化IOL植入治療;（2）眼軸26 mm及以上;（3）LOSC Ⅲ晶狀體核硬度不超過Ⅲ級[8];

（4）可耐受相應治療。排除標準：（1）視網膜病變;（2）合并嚴重臟器疾病;（3）認知障礙或精神類疾病;（4）嚴重全身性感染;（5）妊娠、哺乳期女性;（6）受晶狀體皮質渾濁等因素影響，無法進行數據采集與計算。患者均知曉研究并自愿入組，簽署同意書;研究報備本院倫理委員會且獲得批準。

1.2 方法 （1）由固定醫師為所有患者進行90 D前置鏡、角膜內皮鏡、裂隙燈顯微鏡等術前檢查。經光學生物測量儀IOL Master 500（德國卡爾蔡司公司）檢測患者前房深度、角膜曲率、眼軸長度。基于患者用眼習慣，經Haigis、SRK/T算法計算所用型號IOL預期屈光度。再將SRK/T算法顯示的A常數與前房深度、角膜曲率、眼軸長度數值代入Barrett算法，計算預期屈光度。（2）手術由固定醫師完成，Oerhi超聲乳化儀（瑞士威士健公司），作90°～180°陡峭軸2.8 mm角膜緣切口與1 mm輔助切口，連續環形撕囊，超聲乳化，將晶狀體皮質吸出，拋光前后囊，囊袋植入后房型人工晶體，將粘彈劑吸出，水密切口，術畢敷料包眼。（3）為患者建立為期30 d的術后隨訪，期間采集患者術后視力、眼壓、人工晶體位置、前房、角膜等恢復情況，經綜合驗光儀、電腦驗光儀驗光，采集患者最佳矯正視力下的等效球鏡度，同時將所得數據與術前數據進行對比，統計平均絕對誤差（MAE），MAE=|術后實際等效球鏡度-術前預留度數|[9]。

1.3 觀察指標 觀察各組IOL屈光度MAE以及其在±0.5 D與±1.0 D范圍內的比例。各公式計算結果由德國蔡司IOL master 700人工晶體生物測量儀核算。

1.4 統計學處理 經SPSS 21.0統計軟件處理所得數據，計數資料用率（%）表示，比較采用字2檢驗;計量資料用（x±s）表示，多組間數據比較采用方差分析。以P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 患者一般資料比較 （1）基于眼軸進行分組（90眼）：28例26～28 mm入A組，男14例（14眼），女14例（14眼），左右眼比例15︰13，平均年齡（53.72±6.92）歲，平均病程（2.13±0.25）年;33例28.01～30 mm入B組，男17例（17眼），女16例（16眼），左右眼比例16︰17，平均年齡（53.42±6.62）歲，平均病程（2.11±0.23）年;29例>30 mm入C組，男15例（15眼），女14例（14眼），左右眼比例15︰14，平均年齡（52.17±6.16）歲，平均病程（2.12±0.21）年。三組基線資料方面比較，差異均無統計學意義（P>0.05），具有可比性。（2）基于角膜曲率進行分組（90眼）：27例≤43 D入D組，男14例（14眼），女13例（13眼），左右眼比例13︰14，平均年齡（52.47±6.18）歲，平均病程（2.15±0.26）年;32例43.01～45 D入E組，男16例（16眼），女16例（16眼），左右眼比例15︰17，平均年齡（52.81±6.70）歲，平均病程（2.15±0.23）年;31例>45 D入F組，男16例（16眼），女15例（15眼），左右眼比例17︰14，平均年齡（52.29±5.97）歲，平均病程（2.17±0.28）年。三組基線資料方面比較，差異均無統計學意義（P>0.05），具有可比性。（3）基于前房深度進行分組（90眼）：29例≤3.2 mm入G組，男15例（15眼），女14例（14眼），左右眼比例16︰13，平均年齡（52.08±5.94）歲，平均病程（2.14±0.24）年;32例3.3～3.5 mm入H組，男17例（17眼），女15例（15眼），左右眼均為16只，平均年齡（52.15±6.17）歲，平均病程（2.15±0.26）年;29例>3.5 mm入I組，男14例（14眼），女15例（15眼），左右眼比例15︰14，平均年齡（52.12±6.07）歲，平均病程（2.13±0.22）年。三組基線資料方面比較，差異均無統計學意義（P>0.05），具有可比性。

2.2 全體患者IOL屈光度MAE比較 90例患者屈光度MAE比較，Barrett誤差為（0.53±0.12）D，Haigis為（1.18±0.35）D，SRK/T為（0.74±0.25）D，各算法對比，差異有統計學意義（F=148.99，P<0.001）。Barrett在±0.5 D誤差范圍內占71.11%，高于Haigis的38.89%與SRK/T的50.00%，差異均有統計學意義（P<0.05）;三種算法在±1.0 D誤差范圍內占比分別為85.56%、76.67%、83.33%，差異無統計學意義（P>0.05）。見表1。

2.3 A、B、C組IOL屈光度MAE比較 A、B、C三組組內三種算法IOL屈光度MAE比較，差異均有統計學意義（P<0.05），B、C兩組組內Barrett誤差均最小，與同組Haigis、SRK/T誤差結果比較，差異均有統計學意義（P<0.05），見表2。

2.4 D、E、F組IOL屈光度MAE比較 D、E、F三組組內三種算法IOL屈光度MAE比較，差異均有統計學意義（P<0.05），D、E兩組組內Barrett誤差均最小，與同組Haigis、SRK/T誤差結果比較，差異均有統計學意義（P<0.05），見表3。

2.5 G、H、I組IOL屈光度MAE比較 G、H、I三組組內三種算法IOL屈光度MAE比較，差異有統計學意義（P<0.05），H、I兩組組內Barrett誤差均最小，與同組Haigis、SRK/T誤差結果比較，差異均有統計學意義（P<0.05），見表4。

3 討論

Barrett、Haigis、SRK/T為當下臨床較常用的三類IOL算法[10]，依照發布時間先后進行梳理，SRK/T最早，Barrett最晚。本文主要通過對90例高度近視白內障患者進行術前IOL屈光度計算，再與術后實際結果進行比較，進而得出上述三類計算方式的準確性差異。本研究結果顯示，90例患者術前預留度數與術后實際等效球鏡度比較，Barrett誤差最小，各算法對比，差異均有統計學意義（P<0.05）;Barrett在±0.5 D誤差范圍內占71.11%，高于Haigis的38.89%與SRK/T的50.00%;ABC三組、DEF三組、GHI三組組內三種算法IOL屈光度MAE比較，差異均有統計學意義（P<0.05），總體上Barrett誤差最小。這與文獻[11-12]觀點相一致。

高度近視白內障患者存在玻璃體液化、晶狀體懸韌帶松弛、手術后前囊一定程度收縮的問題，IOL移位，難以較精準地預估IOL位置[13-14]。SRK/T算法是經由眼軸長與角膜曲率實現對前房深度的有效預測，進而預測IOL位置的[15]。Haigis算法構成主要包括眼軸長、前房深度與三個常數（α0、α1、α2），經由對IOL三個常數的優化，從而追求更精準的IOL位置預測，計算不涉及角膜屈光力[16]。Barrett計算方法，其本質屬于一種厚透鏡算法，是在近軸光路追蹤技術的基礎之上構成而來。Barrett算法主張，IOL位置受前房深度、晶狀體厚度、眼軸長度、角膜曲率等多種因素影響，晶狀體度數個體間存在差異，因此對應的晶狀體光學設計同樣需有所差異[17-19]。這或許是Barrett算法誤差更小的原因之一。本研究結果顯示，上述三種算法對IOL度數的預估價值均顯著，但整體上看，誤差最小仍舊是Barrett。張莉等[20]研究發現，Barrett算法的等效球鏡度手術前后差值，A、B、C三組分別為（0.754±0.065）、（0.719±0.026）、（0.742±0.044），SRK/T算法下A、B、C三組差值分別為（-1.420±0.065）、（-1.850±0.026）、（-2.191±0.044），Haigis算法下A、B、C三組差值分別為（0.851±0.650）、（1.105±0.026）、（1.172±0.044）;對比不難發現，Barrett算法誤差值要全面小于Haigis算法與SRK/T算法。

綜上，IOL屈光度計算推薦使用Barrett算法，準確性好。當然，本研究尚存在一些不足，主要體現于研究時間短，樣本納入量少，同時針對IOL算法的研究僅局限于上文中較常見的三種，未來若環境允許，當適當延長研究時間，擴充樣本量，適度引入其他算法進行對照研究，以更好地豐富研究數據，提升結果客觀性，更好地指導臨床。

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（收稿日期：2021-01-18） （本文編輯：張爽）