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Ziel: Keratokonus nur durch Analyse der mittels optischen Kohärenztomographie (OCT) ermittelten Parameter und Muster der Hornhaut- und Epitheldickenkarten zu erkennen.

Methode: Retrospektive Datenanalyse. Hornhaut- und Epitheldickenkarten von normalen Augen und Keratokonus-Augen (manifest und subklinisch nach dem Belin-Ambrosio-Display der Pentacam, Oculus, sowie normale Partneraugen ektatischer Augen) wurden mittels Spektraldomänen-OCT (Zeiss Cirrus 5000 HD) zunächst für Erwachsene und anschließend Jugendliche ausgewertet. Basierend auf der Normalverteilung der Parameter wurde ein neuartiger zweistufiger Entscheidungsbaum entwickelt. Wenn im ersten Schritt mindestens einer der vier unabhängigen Parameter (Pachymetrie Minimum, Pachymetrie Minimum-Median, Pachymetrie superonasal-inferotemporal, Epithel superonasal-inferotemporal) bestimmte Grenzwerte überschritt, war das Auge verdächtig für Keratokonus. Im zweiten Schritt, wenn die Epithelkarte eine konzentrische Ausdünnung zeigte und der dünnste Punkt von Hornhaut und Epithel zusammenfiel, wurde das Auge als Keratokonus-Auge klassifiziert.

Ergebnisse: Die Studie umfasste insgesamt 201 manifeste Keratokonus-Augen (14,4% jugendliche Augen), 24 subklinische Keratokonus-Augen (12,5% jugendliche Augen) und 199 normale Augen (13,6% jugendliche Augen). Schritt 1 erfasste 100% der manifesten und subklinischen Keratokonus-Augen. Schritt 2 schloss alle verdächtigen, aber normalen Fälle und fälschlicherweise 2 subklinische Keratokonus-Augen aus.

Der zweistufige Entscheidungsbaum erreichte eine Spezifität von 100%, eine Sensitivität von 100% bei manifestem Keratokonus und eine Sensitivität von 91,7% bei subklinischem Keratokonus.

Schlussfolgerung: Die Anwendung dieses OCT-basierten Ansatzes bei Erwachsenen und Jugendlichen ergab ein hohes Maß an Übereinstimmung mit dem aktuellen Goldstandard, der Scheimpflug-Tomographie. Die gemeinsame Anwendung, möglicherweise auch mit anderen Untersuchungen, kann die diagnostische Genauigkeit von Keratokonus in der Bevölkerung verbessern. Die Integration dieses Ansatzes in die Software des Gerätes, um automatisierte Auswertungen zu ermöglichen, ist wünschenswert.